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Pytorch中多GPU训练指北

前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedParallel，后者为多主机多GPUs的训练方式，但是在实际任务中...使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...注意点 多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点： 多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况 选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好

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Pytorch Apple Silicon GPU 训练与测评

今天中午看到Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章，这是我期待了很久的功能，因此很兴奋，立马进行测试，结论是在MNIST上，速度与P100差不多，相比CPU提速1.7倍。...加速原理 苹果有自己的一套GPU实现API Metal，而Pytorch此次的加速就是基于Metal，具体来说，使用苹果的Metal Performance Shaders（MPS）作为PyTorch的后端...，可以实现加速GPU训练。...MPS后端扩展了PyTorch框架，提供了在Mac上设置和运行操作的脚本和功能。MPS通过针对每个Metal GPU系列的独特特性进行微调的内核来优化计算性能。...今天的Mac GPU训练至少是在降低深度学习能耗和深度学习模型训练的”轻量化”上面有了一个大的进步，你可以抱着笔记本在床上训练改变AI模型了 。

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PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

, 然后才能使用DistributedDataParallel进行分发, 之后的使用和DataParallel就基本一样了 2.多机多gpu训练 在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu...进行训练, 我经过测试, 发现多台机器之间传输数据的时间非常慢, 主要是因为我测试的机器可能只是千兆网卡, 再加上别的一些损耗, 网络的传输速度跟不上, 导致训练速度实际很慢....在进行多机多gpu进行训练的时候, 需要先使用torch.distributed.init_process_group()进行初始化. torch.distributed.init_process_group...使用这些的意图是, 让不同节点的机器加载自己本地的数据进行训练, 也就是说进行多机多卡训练的时候, 不再是从主节点分发数据到各个从节点, 而是各个从节点自己从自己的硬盘上读取数据....当然了, 如果直接让各个节点自己读取自己的数据, 特别是在训练的时候经常是要打乱数据集进行训练的, 这样就会导致不同的节点加载的数据混乱, 所以这个时候使用DistributedSampler来创造一个

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PyTorch 进阶之路：在 GPU 上训练深度神经网络

选自 | Medium 作者 | Aakash N S 参与| Panda 本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...使用 GPU 随着我们的模型和数据集规模增大，为了在合理的时间内完成模型训练，我们需要使用 GPU（图形处理器，也被称为显卡）来训练我们的模型。...GPU 包含数百个核，这些核针对成本高昂的浮点数矩阵运算进行了优化，让我们可以在较短时间内完成这些计算；这也因此使得 GPU 非常适合用于训练具有很多层的深度神经网络。...在我们训练模型之前，我们需要确保数据和模型参数（权重和偏置）都在同一设备上（CPU 或 GPU）。我们可以复用 to_device 函数来将模型参数移至正确的设备。...比较在 CPU 和 GPU 上的训练时间。你看到存在显著差异吗？数据集的大小和模型的大小（权重和参数的数量）对其有何影响？

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PyTorch加持Mac M1 GPU训练

昨天，通过与苹果 Metal 团队工程师合作，PyTorch 官方宣布已正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。...此前，Mac 上的 PyTorch 训练仅能利用 CPU，但随着即将发布的 PyTorch v1.12 版本，开发和研究人员可以利用苹果 GPU 大幅度加快模型训练。...苹果芯片的 AI 训练优势 PyTorch GPU 训练加速是使用苹果 Metal Performance Shaders (MPS) 作为后端来实现的。...PyTorch 官方表示，这使得 Mac 成为机器学习的绝佳平台，让用户能够在本地训练更大的网络或批大小。 这降低了与基于云算力的开发相关的成本或对额外的本地 GPU 算力需求。...可以看到，与 CPU 基线相比，GPU 加速实现了成倍的训练性能提升： 上图是苹果于 2022 年 4 月使用配备 Apple M1 Ultra（20 核 CPU、64 核 GPU）128GB 内存，

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PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

当处理高分辨率图像或占用大量内存的其他类型的数据时，假设目前大多数大型 DNN 模型的训练都是在 GPU 上完成的，根据可用 GPU 的内存，拟合小批量大小可能会出现问题。...和 3. — 如果您幸运地拥有一个大型 GPU，可以在其上容纳所需的所有数据，您可以阅读 DDP 部分，并在完整代码部分中查看它是如何在 PyTorch 中实现的，从而跳过其余部分。...GPU 以计算参数的梯度 将梯度发送回Master GPU（这些是所有训练示例的梯度平均值），将它们相加得到整批30个的平均梯度 更新主 GPU 上的参数并将这些更新发送到其他 2 个 GPU 以进行下一次迭代...此外，主 GPU 的利用率高于其他 GPU，因为总损失的计算和参数更新发生在主 GPU 上 我们需要在每次迭代时同步其他 GPU 上的模型，这会减慢训练速度 分布式数据并行 (DDP) 引入分布式数据并行是为了改善数据并行算法的低效率...需要注意的一件重要事情是，即使我们获得相同的最终结果，使用多个 GPU 进行训练也比使用梯度累积要快得多，因此如果训练速度很重要，那么使用多个 GPU 是加速训练的唯一方法。

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PyTorch 进阶之路（四）：在 GPU 上训练深度神经网络

选自Medium 作者：Aakash N S 机器之心编译 参与：Panda 前段时间，机器之心已经编译介绍了「PyTorch:Zero to GANs」系列的前三篇文章，参阅《PyTorch 进阶之路...本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...使用 GPU 随着我们的模型和数据集规模增大，为了在合理的时间内完成模型训练，我们需要使用 GPU（图形处理器，也被称为显卡）来训练我们的模型。...GPU 包含数百个核，这些核针对成本高昂的浮点数矩阵运算进行了优化，让我们可以在较短时间内完成这些计算；这也因此使得 GPU 非常适合用于训练具有很多层的深度神经网络。...比较在 CPU 和 GPU 上的训练时间。你看到存在显著差异吗？数据集的大小和模型的大小（权重和参数的数量）对其有何影响？

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解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

背景 在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。...：多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别 测试环境：Python3.6 + Pytorch0.4 在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到 【nn.DataParallel】： gpu_ids...训练网络： device = t.device(“cuda:0” if t.cuda.is_available() else “cpu”) # 只能单GPU运行 net = LeNet().to(device...) 由于多GPU训练使用了 nn.DataParallel(net, device_ids=gpu_ids) 对网络进行封装，因此在原始网络结构中添加了一层module。...(), "model.pth") 以上这篇解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术。...分布式训练作业使您能够克服单GPU内存瓶颈，通过同时利用多个GPU来开发更大，功能更强大的模型。...普通的PyTorch训练脚本在单个进程中执行其代码的单一副本。使用数据并行模型，情况就更加复杂了:现在训练脚本的同步副本与训练集群中的gpu数量一样多，每个gpu运行在不同的进程中。...请注意，此代码仅适用于在一台多GPU机器上进行训练！同一台机器用于启动作业中的每个流程，因此训练只能利用连接到该特定机器的GPU。...从V100x1切换到V100x4是原始GPU功耗的4倍，但模型训练速度仅为3倍。

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四块GPU即可训练BigGAN：「官方版」PyTorch实现出炉

最令人高兴的是：这一次训练模型的算力要求被降低到 4 到 8 块 GPU 了！...BigGAN 的 PyTorch 实现 这是由论文原作者正式发布的「非官方」BigGAN PyTorch 实现。 ? 该 repo 包含用 4-8 个 GPU 训练 BigGAN 的代码。...如何使用 你需要用到： 1.0.1 版本的 PyTorch tqdm、numpy、scipy 和 h5py ImageNet 训练集 首先，你可以准备目标数据集的预处理 HDF5 版本，以便更快地输入...SA-GAN 代码假设你有 4xTitanX（或具备同等 RAM 的 GPU），并使用 128 的批量大小和 2 个梯度累积来训练。...使用 Places-365 数据集预训练模型也将很快开源。 该 repo 还包含将原始 TFHub BigGAN Generator 权重迁移到 PyTorch 的脚本。

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使用GPU训练模型

Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。...为了更加方便地训练模型，作者编写了仿keras的Pytorch模型接口：torchkeras， 作为Pytorch的高阶API。 本章我们主要详细介绍Pytorch的高阶API如下相关的内容。...单GPU训练，多GPU训练) 本篇我们介绍使用GPU训练模型。...Pytorch中使用GPU加速模型非常简单，只要将模型和数据移动到GPU上。核心代码只有以下几行。 # 定义模型 ......如果要使用多个GPU训练模型，也非常简单。只需要在将模型设置为数据并行风格模型。则模型移动到GPU上之后，会在每一个GPU上拷贝一个副本，并把数据平分到各个GPU上进行训练。核心代码如下。

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Keras多GPU训练

Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。 多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...3和5的两个GPU来跑训练。...Originally defined at: 我使用单GPU训练的时候没有问题，改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决，将Tensorflow升级到1.4即可。...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。 这样就能够成功使用多GPU训练啦。

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谷歌狂喜：JAX性能超越Pytorch、TensorFlow！或成GPU推理训练最快选择

虽然现在在开发者中，Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。 但未来，也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。...根据PyTorch团队的建议，他们在原生PyTorch实现中使用了torch.compile(model, mode="reduce-overhead")（由于不兼容，Gemma和Mistral训练除外...为了衡量开箱即用的性能，他们使用高级API（例如HuggingFace的Trainer()、标准PyTorch训练循环和Keras model.fit()），并尽可能减少配置。...硬件配置 所有基准测试均使用Google Cloud Compute Engine进行，配置为：一块拥有40GB显存的NVIDIA A100 GPU、12个虚拟CPU和85GB的主机内存。...然而，对于不同的模型和任务，由于它们的规模和架构有所不同，可根据需要调整数据批大小，从而避免因过大而导致内存溢出，或是批过小而导致GPU使用不足。

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PyTorch-GPU加速实例

硬件：NVIDIA-GTX1080 软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1 一、基础知识 将数据和网络都推到GPU，接上.cuda() 二、代码展示 import...补充知识：pytorch使用gpu对网络计算进行加速 1.基本要求 你的电脑里面有合适的GPU显卡（NVIDA）,并且需要支持CUDA模块 你必须安装GPU版的Torch，（详细安装方法请移步pytorch...官网） 2.使用GPU训练CNN 利用pytorch使用GPU进行加速方法主要就是将数据的形式变成GPU能读的形式，然后将CNN也变成GPU能读的形式，具体办法就是在后面加上.cuda()。.... cnn=CNN() cnn.cuda() loss_f = t.nn.CrossEntropyLoss() loss_f = loss_f.cuda() 而在train时，对于train_data训练过程进行...() 理解并不全，如有纰漏或者错误还望各位大佬指点迷津 以上这篇PyTorch-GPU加速实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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使用GPU服务器搭建Pytorch并训练YOLO v3数据集

这个系列包括三篇文章： 第一节 GPU服务器的环境配置 第二节 YOLO v3的数据集制作 第三节 训练数据集并使用 wandb 监控训练过程，验证训练效果 注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux...也可以勾选自动配置GPU驱动和CUDA。...带宽建议选择5M以上，否则wandb上传数据的时候会卡的 Shell 都动不了 image.png 实际上，GPU和CUDA版本并不是一一对应，CUDA和GPU驱动可以分开或一起安装。...网络上很多教程安装了GPU驱动又安装CUDA，且安装的是带GPU驱动的CUDA就让人很迷惑，这不是覆盖了之前安装的GPU驱动嘛。 相关教程如下，感兴趣的可以研究研究。...，就可以使用Pytorch 进行训练了。很多大佬后面应该都会，所以这篇就不放了，下一篇再给小白详细讲。

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