简介目前在做一个视频复原的相关工作，使用pytorch构建深度学习模型。在训练的过程中发现，数据集总共有6、7千对，使用单张2080TI训练600epoch至少要大概5天时间，而且时间很不稳定，有的训练可能要9天时间。这么长的训练周期让我不得不放几天假。在debug的时候发现，数据加载和预处理的过程花费了大量时间，因为计算都是在CPU上完成的。此外，预处理使用的multi progress经常会相
1.配置描述OS：win10显卡：Nvidia GeForce MX150 版本426.00cuda：cuda 10.1 且无法升级到10.1之后的版本python:3.9.7原torch版本：1.8.1+cu101，是我目前能安装的支持gpu加速的最高版本torch2. 安装torchtext库一般我会去图形化界面CondaNavigator 安装所需要的库，然而没有找到torchtext。所以
2022年5月，PyTorch官方宣布已正式支持在M1芯片版本的Mac上进行模型加速。官方对比数据显示，和CPU相比，M1上炼丹速度平均可加速7倍。哇哦，不用单独配个GPU也能加速这么多，我迫不及待地搞到一个M1芯片的MacBook后试水了一番，并把我认为相关重要的信息梳理成了本文。公众号后台回复关键词：M1，可获取本文jupyter notebook源代码。一，加速原理Question1，Mac
拿别人家的东西 写写啊 不乐意就忍了 还是先道歉 再发 并无什么好处 多谢 除了研究勿扰pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow.pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能：可以不必编写自定义循环，只要指定loss计算方法即可。可以通过cal
PyTorch训练加速的17种方法整理了几个现阶段实用的：torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 和 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR. 传送门：Optim
当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不
机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 CPU->GPU 迁移工具，相比原版加速了 110 倍之多。
选自Github，作者：Santosh Gupta，
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2023-10-10 15:01:16
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# PyTorch 读取模型 在cpu上
PyTorch 是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来帮助我们构建和训练神经网络模型。在使用 PyTorch 训练好一个模型后，有时候我们需要将模型加载到 CPU 上进行推理或者部署。本文将介绍如何使用 PyTorch 读取模型并在 CPU 上进行使用。
## 读取模型
首先，我们需要将训练好的模型保存在磁盘上，这样我们才能够加载它。P
原创
2023-07-30 15:27:00
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作者 | Lysandre Debut
译者 | 陆离
出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)
【导语】自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 Ten
不知道大家注意到没有，高端处理器和入门级乃至中端处理器，差别一方面是基础频率、一方面是核心数量，还有就是缓存大小及线程数，唯独加速频率，无论什么级别的处理器，加速频率都必不可少，这是为什么呢?加速频率作用是什么呢? 加速频率作用是什么 无论是英特尔还是AMD，叫睿频(Turbo Boost)还是精准加速频率(Pricision Boost)其实都是一个意思，动态加速频率。这个加速频率主要就
## Pytorch模型在GPU上训练参数在CPU上移植的流程
在Pytorch中，我们可以使用GPU来加速模型的训练和推断。然而，在一些特殊情况下，我们可能希望将已经训练好的模型参数从GPU上移植到CPU上进行后续的操作。本文将介绍如何实现这一过程。
### 整体流程
下面是实现"Pytorch模型在GPU上训练参数在CPU上移植"的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-20 07:30:17
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pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上，也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上。CPU->CPU,GPU->GPUtorch.load('gen_500000.pkl')
GPU->CPU
torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage)
CPU->GPU1
t
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2018-03-10 09:00:00
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CPU适合做控制密集型的任务，并不擅长进行大量的数据计算，因此现在主流的技术方案都是通过总线将加速器与CPU连接起来，CPU将计算任务提交给加速器，加速器完成计算后将计算结果返回给CPU。这里的加速器，可以是GPGPU, 可以是深度学习ASIC，也可以是FPGA之类的，总之就是专门为并行计算而生的数据计算引擎。如今许多与AI相关的芯片公司都是做这个的。CPU与加速器是怎么连接的呢？ PCIe总线！
1 直接在终端中设定：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py2 python 代码中设定：import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"
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2023-07-17 13:41:26
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一.问题正常安装某版本pytorch时，采用官网的方法和对应的命令，选择适合的pytorch、cudatoolkit版本Previous PyTorch Versions | PyTorch由于要在GPU上运行，但测试发现pytorch装的是cpuonly的版本：python
import torch
torch.cuda.is_available()得到的结果是false再检查安装的pytorc
文章目录1、背景知识2、torch.backends.cudnn.benchmark！3、等等，这行代码要加在哪里？ 1、背景知识在说 torch.backends.cudnn.benchmark 之前，我们首先简单介绍一下 cuDNN。cuDNN 是英伟达专门为深度神经网络所开发出来的 GPU 加速库，针对卷积、池化等等常见操作做了非常多的底层优化，比一般的 GPU 程序要快很多。大多数主流深
Pytorch 模型在 CPU 与 GPU 上的迁移本方法总结自《动手学深度学习》（Pytorch版）github项目Pytorch计算时必须保证模型和参与当前过程的所有数据都在同一个设备(GPU 或 CPU)上CPU 与 GPU 的相互转化import torchimport torch.nn as nnx = torch.randn(1, 2)net = nn.Sequential( nn.Linear(1, 1))if torch.cuda.is_availabl
原创
2021-09-14 09:33:22
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一、前言目前是2023.1.27,鉴于本人安装过程中踩得坑，安装之前我先给即将安装pytorch的各位提个醒，有以下几点需要注意1.判断自己电脑是否有GPU注意这点很重要，本教程面向有NVIDA显卡的电脑，如果你的电脑没有GPU或者使用AMD显卡，请安装CPU版本的pytorch。AMD显卡本人并不清楚具体如何操作，不在此赘述。2.选择合适的pytorch版本，具体方法后面会说3.更新显卡驱动，最
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2023-10-21 18:42:31
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# PyTorch 在使用 CPU 的简单指南
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其简洁易用而受到广泛欢迎。尽管 PyTorch 支持 GPU 加速，但在资源受限的环境下，如个人电脑或小型服务器上，CPU 的使用依然是深度学习开发的重要选择。本文将为您详细介绍如何在 CPU 上使用 PyTorch，包括基本的安装、张量操作、模型训练等，附带示例代码和序列图。
## 安装 PyTorc
[pytorch] 训练加速技巧 代码示例技巧一：num_workers 和 pin_memory技巧二：torch.backends.cudnn.benchmark = True技巧三：增加batch_size技巧四：梯度累加(Gradient Accumulation)技巧五：卷积层后面跟batch normalization层时不要偏置b技巧六：使用parameter.grad = Non
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2023-10-16 21:08:39
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PyTorch DataLoader num_workers Test - 加快速度欢迎来到本期神经网络编程系列。在本集中，我们将看到如何利用PyTorch DataLoader类的多进程功能来加快神经网络训练过程。加快训练进程为了加快训练过程，我们将利用DataLoader类的num_workers可选属性。num_workers属性告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载。默
