最近在学习mmdetection的分布式数据并行，其中涉及到pytorch的DP和DDP，到网上搜集了很多资料，通过这篇文章来总结一下。一、并行随着网络模型越来越大，并行技术越来越必不可少。这篇文章中记录了我们为什么需要并行技术，以及对并行技术做了简要的总结：常见的分布式并行策略。 简而言之，并行技术可以加快训练速度以及解决显存不足的问题。 今天我们主要讨论的数据并行。二、DataParallel
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2023-10-05 12:00:20
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PyTorch并行计算: DistributedDataParallel一、为什么要并行计算？二、基本概念三、DistributedDataParallel的使用1. torch.distributed2. torch.multiprocessing四、一些BUG和问题 这部分是nn.DataParallel的后续，想看DataParallel为什么要用DistributedDataParall
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2023-07-27 18:00:03
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Pytorch 快速详解如何构建自己的Dataset完成数据预处理(附详细过程)Pytorch(五) 使用DataSet和DataLoader数据加载在这篇文章中我已经简单的介绍了Dataset和DataLoader的简单用法,但是大多数实际情况中数据集的存储都没有那么简单,所以写了本文来记录一下如何自定义DataSet介绍在实际的案例当中,如图像分类等任务来说,我们需要训练的数据集往往是存储在一
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2023-10-29 08:30:55
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。“模型并行”需要解决的首要问题就是模型太大，导致单张GPU无法完整的加载整个模型。由于数据并行方法模型会被复制（广播），面临这种情况时数据并行也无济于事，模型并行能够将模型拆分到各个GPU当中，以解决上述问题。1.序言 上一章讲到的DataParallel已经能够实现单机多卡训练，但它不适合模型很大的情况，原因在于它会将模型复制成多份。接下来将介绍的方法会将模型进行分割，这也使得每张GPU中
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2023-07-30 20:52:59
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1.背景介绍深度学习模型的训练和推理是计算密集型任务，需要大量的计算资源。随着数据规模的增加，计算需求也随之增加，这使得传统的单机训练方法不能满足需求。因此，研究者和工程师开始关注模型并行和稀疏训练等技术，以提高训练效率和缩减计算成本。PyTorch 是一款流行的深度学习框架，它提供了丰富的并行和稀疏训练功能，可以帮助研究者和工程师更高效地进行深度学习研究和应用开发。本文将深入了解 PyTorch
torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。注意当一个 Tensor 传递到另一个进程时，Tensor 的数据是共享的。如果 torch.Tensor.grad
c0c_0c0和一个c1×f×f×c0c_1\times f\times f\times c_0c1×f×f×c0的卷积核进行处理，得到一个(n−f
1×c1)×(n−f
1×c1)(n-f+1\times c_1)\times (n-f+1 \times c_1)(n−f+1×c1)×(n−f+1×c1)的输出。3.代码实现3.1 多通道输入实现# 导入相关库
import torch
文章目录简要概览DistributedDataParallel与分布式RPC框架联合使用参数解析torch.nn.parallel.DistributedDataParalleljoin函数解析no_sync函数解析源码解析实例参考 简要概览 pytorch官方提供的分布式数据并行类为：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module,
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2023-09-04 23:10:50
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目录1.并行和并发2.并行化流操作3.模拟掷骰子4.性能5.总结1.并行和并发并发是两个任务共享时间段，并行则是两个任务在同一时间发生，比如运行在多核CPU上。如果一个程序要运行两个任务，并且只有一个CPU给他们分配了不同的时间片，那么这就是并发而不是并行。并发和并行的区别如下：数据并行化是指将数据分成块，为每块数据分配单独的处理单元。当需要在大量数据上执行同样的操作时，数据并行化很管用，它将问题
既然已经有模型和数据了，是时候在数据上优化模型参数来训练、验证和测试它了。模型训练是一个迭代过程；在每一次迭代（epoch），模型会作出一个预测，计算其预测误差（loss），收集误差关于模型参数的导数（如前一节所述），并使用梯度优化这些参数。关于这一过程的详细信息，可以观看backpropagation from 3Blue1Brown。先决代码我们从Datasets & DataLoad
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2023-07-29 20:26:56
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<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
# PyTorch数据并行的实现
## 1. 引言
在训练深度神经网络时，通常需要大量的计算资源。PyTorch提供了数据并行的功能，允许开发者在多个GPU上并行地训练模型，从而加速训练过程。本文将介绍如何使用PyTorch实现数据并行。
## 2. 数据并行的流程
下面的表格展示了实现数据并行的流程：
| 步骤 | 名称 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
|
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
1. Pytorch介绍常见深度学习框架近几年深度学习崛起，它的崛起背后最大的功臣-深度学习框架。如果没有这些深度学习框架，深度学习绝对不会像现在一样“平民化”，很多人可能陷入在茫茫的数学深渊中。有了可方便使用的深度学习框架，我们可以把所有精力花在如何设计模型本身上，而不用再去关注模型优化的细节，所有的事情均由框架来负责，极大降低了深度学习使用的门槛。这也是为什么现在只要经过短期有效训练的开发工程
摘要：MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台，该IDE上功能很多，涵盖面广，可以进行包括网络模型训练、移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发等多种任务。1 MindStudio环境搭建本次实验在MindStudio上进行，请先按照教程 配置环境，安装MindStudio。MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工
一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
文章目录一、简介二、Pytorch构建深度学习网络1.datasets2.models3.train4.inference三、总结 一、简介Pytorch是目前非常流行的大规模矩阵计算框架，上手简易，文档详尽，最新发表的深度学习领域的论文中有多半是以pytorch框架来实现的，足以看出其易用性和流行度。 这篇文章将以yolov3为例，介绍pytorch中如何实现一个网络的训练和推断。二、Pyto
TensorRT前言 TensorRT是nvidia官方开源的加速推理框架，适用于流行的深度学习框架：pytorch、tensorflow、Caffe等。TensorRT（下面简称trt）需要与nvidia提供的显卡一起使用，没有nvidia的cuda无法使用。提高部署推理的方法有2种，一种是训练过程中需要进行优化加速的，比如模型压缩、模型剪枝、量化、知识蒸馏，另外一种是训练完成后通过优化计算图结
PaddlePaddle在基础框架、模型建设、分布式训练、预测引擎各个方向上完成多项更新。OP进行了全面完善和优化，模型库新增了自然语言处理、视觉和推荐等领域的大量经典模型，分布式训练能力显著提升，支持千亿规模稀疏参数大规模多机异步训练，预测库易用性和效率提升，移动端预测支持更多模型和更多硬件。详情如下：基础框架安装Mac OS X 10.11及以上pip安装支持。Mac OS X 10.12及以
