pytorch 多GPU 训练

概述 本篇介绍多计算节点上的pytorch分布式训练.从环境配置到运行demo的所有步骤,step by step.没有理论原理,理论原理可以参考这里. 基础环境 多台linux计算节点,通过网络连接,不同主机之间可以相互ping通.网速越快越好,如果通信速度比较慢,就不用怎么考虑分布式训练. 所有linux计算节点都包含若干GPU,GPU数量可以不一致,但是所有GPU计算速度尽量一致,否则模型的同步时会等待大量时间(短板效应). 所有计算节点都拥有Pytorch运行环境,即都可以单独的运行训练

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,两种使用方式也存在一部分交集.

pytorch使用horovod多gpu训练 pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod hvd.init() # Pin GPU to be used to process local rank (one GPU per process) 分配到每个gpu上 torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform

假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=la

查过好几次这个命令,总是忘,转一篇mark一下吧 转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py 1.2

前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋,这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣) 如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了,记得回来给小夕发小红包(￣∇￣) 不过,这并不是一篇怒贴一堆代码,言(三)简(言)意(两)赅(语)就结束的CSDN文风的文章...所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早

如果你用的 Keras 或者 TensorFlow, 请移步 怎么查看keras 或者 tensorflow 正在使用的GPU In [1]: import torch In [2]: torch.cuda.current_device() Out[2]: 0 In [3]: torch.cuda.device(0) Out[3]: <torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0> In [4]: torch.cuda.device_count() Out[4]: 1

代码: #进行批训练 import torch import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE = 5 #每批5个数据 if __name__ == '__main__': x = torch.linspace(1, 10, 10) #x是从1到10共10个数据 y = torch.linspace(10, 1, 10) #y是从10到1共10个数据 #torch_dataset = Data.TensorDataset(data_tensor = x, t