# PyTorch多模型训练更新实现教程
## 引言
PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛应用于机器学习和深度学习任务中。在实际应用中，我们常常需要训练和更新多个模型。本文将介绍如何使用PyTorch实现多模型训练更新的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现多模型训练更新的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 定义模型 |
作者丨pprp导读本文总结了8点PyTorch提速技巧：分别为硬件层面、如何测试训练过程的瓶颈、图片解码、数据增强加速、data Prefetch、多GPU并行处理、混合精度训练、其他细节。训练大型的数据集的速度受很多因素影响，由于数据集比较大，每个优化带来的时间提升就不可小觑。硬件方面，CPU、内存大小、GPU、机械硬盘orSSD存储等都会有一定的影响。软件实现方面，PyTorch本身的Data
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2023-08-29 17:55:05
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文章目录前言模型训练套路1.准备数据集2.训练数据集和测试数据集的长度3.搭建网络模型4.创建网络模型、损失函数以及优化器5.添加tensorboard6.设置训练网络的一些参数7.开始训练模型8.查看tensorboard的结果模型验证套路1.输入图片2.加载网络模型3.验证结果总结 前言本周主要学习了Pytorch的使用，用Dataset读取文件中的数据，DataLoader对Dataset
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2023-08-11 20:22:27
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7.3.4 训练模型1. 准备训练数据为了训练模型，对于每一对，我们将需要一个输入张量（输入句子中单词的索引）和目标张量（目标句子中单词的索引）。在创建这些向量时，会将EOS标记附加到两个序列上。首先定义一些用于处理文本数据的辅助函数，用于将句子转换为索引张量和生成数据对的张量。对应的实现代码如下所示：def indexesFromSentence(lang, sentence):
本文将记录如何使用单机多卡GPU的方式进行训练，主要是采用DP模式（DDP模式一般用于多机多卡训练）。1、DP模式基本原理 DP模型进行单机多卡训练基本步骤如下：（1）将模型复制到各个GPU中，并将一个batch的数据划分成mini_batch并分发给给个GPU（2）各个GPU独自完成mini_batch的前向传播，并把获得的output传递给GPU_0（主GPU）（3）GPU_0整合各个G
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2023-07-28 21:37:11
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解决了PyTorch 使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练时出现了一个BUG, 困扰许久:RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor
pytorch中共有两种多GPU的训练方法，一种是利用nn.DataParallel实现，实现简单，另一种是用采用分布式并行训练DistributedDataParallel和DistributedSampler结合多进程实现。torch.nn.DataParallel（DP)首先说下DP中的参数： (1) module即表示你定义的模型 (2) device_ids表示你训练时用到的gpu de
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2023-09-01 20:24:49
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很多知识，尽管在学会了之后发现原来是多么的简单，但是当你刚接触的时候则是完全一头雾水。在我学习自然语言处理的入门教程时，很多教程都把Transformer和BERT连在一起讲，并且最后还加一句“BERT实际上就是Transformer的编码器”，而且也不介绍除了BERT之外的其他预训练模型。这种编排和说法导致我搞不清楚Transformer和BERT到底是什么关系，预训练模型到底是个啥。我一度还以
0. 写在前面pytorch自带模型网址：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-models/官方预训练模型调用代码：https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models官方文档地址 ：https://pytorch.org/
目录 PyTorch 的⼗七个损失函数1. L1loss2. MSELoss3. CrossEntropyLoss4. NLLLoss5. PoissonNLLLoss6. KLDivLoss7. BCELoss8. BCEWithLogitsLoss9. MarginRankingLoss10. HingeEmbeddingLoss11. MultiLabelMarginLoss12.
PyTorch 2.0 通过简单一行 torch.compile() 就可以使模型训练速度提高 30%-200%，本教程将演示如何真实复现这种提速。torch.compile() 可以轻松地尝试不同的编译器后端，进而加速 PyTorch 代码的运行。它作为 torch.jit.script() 的直接替代品，可以直接在 nn.Module 上运行，无需修改源代码。上篇文章中，我们介绍了 torch
Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard 文章目录PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard0 本章概要1 安装TensorBoard1.1 数据和模型准备1.2 设置TensorBoard2 写入TensorBoard3 在TensorBoard中查看模型4 添加一个“Projector”到TensorBoard5 在
定义是否使用GPU可有可无，默认为 cpudevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")训练数据：BATCH_SIZE = 64 ：批处理尺寸，即一次处理图像的张数 加载训练数据 ： 以cifar10 为例trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dat
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2023-07-10 18:35:55
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目录1.选取训练模型中的损失函数1.1L1损失函数1.2均值平方差(MSE)损失函数1.3交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数1.4加权交叉熵1.5分类模型中常用的3种损失函数2.Softmax接口的使用3.优化器的使用与优化参数的查看3.1优化器的使用3.2优化参数的查看4.用退化学习率训练模型4.1手动实现退化学习率4.2PyTorch中的退化学习率接口----lr_sched
深度学习模型的最大问题之一是它们经常很大，往往无法在单个GPU中进行训练。PyTorch构建了两种在多个GPU中实施分布式训练的方法：nn.DataParalllel和nn.DistributedParalllel。它们是包装和更改代码以及增加在多个GPU中训练网络的功能的简单方法。nn.DataParallel更容易使用，但只需要在一台机器上使用。nn.DataParalllel在每个
1. 常见的多GPU使用方法模型并行（model parallel） -> 大型网络（对速度没有提升） 当模型需要的显卡很大，一张GPU的显存放不下时，使用这种方式就可以训练一个大型的网络数据并行（data parallel）-> 加速训练速度 可以将整个模型放到一张GPU时，我们可以将每一个模型放到每一个GPU上，让它们同时进行训练（正向传播+反向传播）2. 训练速度与GPU数量之间
Pytorch应用训练好的模型1.保存训练好的模型：torch.save方法2.加载之前保存的模型：torch.load方法3.对于分类问题的补充4.CPU训练完整代码5.GPU训练方法一6.GPU训练方法二7.GPU训练过程的细节优化8.验证模型 1.保存训练好的模型：torch.save方法保存训练好的模型有两种方式，第一种保存模型结构且保存模型参数，第一种方式存在一种陷阱，也就是每次加载模
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2023-07-16 14:45:26
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模型训练的开发过程可以看作是一套完整的生产流程，这些环节包括: 数据读取、网络设计、优化方法与损失函数的选择以及一些辅助的工具等，TorchVision是一个和PyTorch配合使用的Python包，包含很多图像处理工具PyTorch中的数据读取模型训练开始的第一步就是数据读取，PyTorch提供了十分方便的数据读取机制，使用Dataset类与DataLoader的组合来得到数据迭代器。在训练或预
目录基本流程一、数据处理二、模型搭建三、定义代价函数&优化器四、训练附录nn.Sequentialnn.Modulemodel.train() 和 model.eval() 损失图神经网络基本流程 1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）2. 模型搭建（nn.Module）3. 损失&优化（loss、optimizer）4. 训练（forward、
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2023-08-08 14:53:00
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