# PyTorch多显卡训练实践
## 问题描述
在机器学习领域，训练深度神经网络需要大量的计算资源。使用多个显卡可以提高训练速度，但对于初学者来说，如何在PyTorch中实现多显卡训练可能会比较困难。本文将介绍如何在PyTorch中使用多显卡进行训练，并展示一个示例。
## 解决方案
为了使用多个显卡进行训练，我们需要使用PyTorch提供的`DataParallel`模块。该模块可以将
原创
2024-01-07 11:52:13
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文章目录PyTorch 训练一个分类器（五步：1加载数据、2定义网络、3定义Loss 和 Optimizer、4训练网络、5测试网络）0. 官网链接：[TRAINING A CLASSIFIER](https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html)1. Loading and normalizing CIFAR1
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2024-08-31 15:13:58
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现如今模型都比较大，光用CPU是训练模型基本不可能，不过做模型推理还是可以的。本小节主要回顾如何使用GPU训练模型，当然环境配置就不啰嗦了，这里直接进入正题：将相关数据放到GPU上；如何将模型放到GPU上；最为粗暴的多GPU训练方法；首先，我们可以用如下方法判断我们是否可以用GPU训练模型：torch.cuda.is_available():关于环境配置的一点疑惑看到很多博客说，需要根据自己的显卡
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2023-11-02 00:21:12
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# PyTorch中多显卡训练的实现指南
在深度学习的训练过程中，模型的复杂度和数据集的规模越来越大，单块显卡往往无法满足需求。PyTorch提供了多种方式来实现多显卡训练，本文将向你介绍一个简单而有效的流程，帮助你使用PyTorch进行多显卡训练。
## 整体流程
下面是进行多显卡训练的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[构建模型
作者：武卓，张晶目录1.1 英特尔锐炫™独立显卡简介1.2 蝰蛇峡谷简介1.3 搭建训练PyTorch模型的开发环境1.3.1 Windows 版本要求：1.3.2 下载并安装最新的英特尔显卡驱动1.3.3 下载并安装Anaconda1.3.4 安装PyTorch1.3.5 安装torch-directml1.3.6 安装其它支持软件包1.4 在英特尔独立显卡上训练PyTorch ResNet50
最近需要训练OCR通用识别模型，单节点训练收敛一次大概需要一周。为了提升训练的效率，我就开始尝试在公司的平台上使用分布式的方式去训练，确实训练速度有很大的提升，这边主要介绍如何修改单节点训练代码，快速地让代码在分布式环境运行起来。如果想看官方的示例可以点 。 官方示例pytorch.org
环境配置具体的包可以根据个人的需求去安装，但是有一点要注意的事，需要保证每个机器安装的cuda版本一
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2024-02-23 08:44:59
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pytorch实现迁移学习一、迁移学习使用已经训练好的神经网络，通过更改最后的全连接层，移植至新的分类任务中去。案例1：训练集包含了244张蜜蜂与蚂蚁的图片，由于训练集数量较少，我们很难实现一个理想的网络训练。而迁移学习使得这个目的成为可能。 使用18层残差网络，去除最后的全连接层，使其适合当前的分类任务。net = models.resnet18(pretrained=True)
# 存储了fc
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2023-09-28 13:45:17
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手把手教你安装 pytorch–GPU 版 1050Ti1.检查你的电脑是否有 NVIDIA 显卡打开任务管理器 >> 性能 可以看到右上角的 NVIDIA 以及显卡型号字样2.在官网查看自己的显卡是否支持 CUDA 安装NVIDIA官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus我的 NVIDIA 显卡型号是 1050Ti ，没有显示在官网上，但
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2023-09-04 19:32:36
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最近被yolox爆屏，加上自己对于yolo系列有太多的情节之前还尝试过yolof，现在出现的yolox还有openvino推理，刚好自己会需要这部分内容，现在就尝试进行对其初步探索。 一、基础配置 cuda 10.1 二、环境搭建xz 1、安装yoloxgit clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip3 ins
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2024-08-03 10:36:21
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目录原理单卡训练代码双卡训练代码 原理当我们使用nn.DataParallel时，PyTorch会将模型复制到多个GPU上，并在每个GPU上分别计算一部分输入数据的输出。具体来说，nn.DataParallel会将输入数据划分为多个小批次，然后将每个小批次分配到不同的GPU上，让它们分别计算输出。最后，nn.DataParallel会将每个GPU上的输出合并起来，得到最终的输出，并计算损失函数和
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2024-02-19 02:53:51
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torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写简便，使用仍十分广泛。示例：import torch
import torch.nn as nn
...
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2023-06-30 16:53:10
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Contents：一、为什么不用nn.DataParallel二、多进程的 torch.distributed三、NVIDIA/apex 混合精度训练、并行训练、同步BN四、多卡训练时的数据记录(TensorBoard、torch.save)五、多卡后的 batch_size 和 learning_rate 的调整六、完整代码示例转自知乎Todd：https://www.zhihu.com/peo
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2024-06-12 23:25:11
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# 如何使用 PyTorch Lightning 实现多显卡训练
在深度学习模型训练中，充分利用多显卡可大幅提高模型训练速度。PyTorch Lightning 提供了简便的接口来实现这一目标。本文将逐步指导你如何将 PyTorch Lightning 应用到多显卡训练中。
## 整体流程
以下是实现多显卡训练的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 05:02:57
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# PyTorch多显卡并行计算带来的内存溢出问题
在深度学习领域中，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了灵活性和高效性，让用户能够方便地构建和训练神经网络模型。然而，在使用PyTorch进行多显卡并行计算时，有时会遇到内存溢出的问题。本文将介绍在PyTorch中多显卡并行计算时可能遇到的内存溢出问题，以及如何解决这个问题。
## 内存溢出问题的原因
在PyTorch中进行多
原创
2024-06-18 06:47:22
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pytorch多gpu并行训练link-web转自：pytorch多gpu并行训练 - 知乎目录（目录不可点击）说明
1.和DataParallel的区别2.如何启动程序的时候
2.1 单机多卡2.2 多机多卡2.3 代码里面的修改2.4 简单的伪代码示例：3.batch size的设置pytorch多gpu并行训练
1.单机多卡并行训练
1.1.torch.nn.
# PyTorch多GPU多主机训练：不同型号显卡能否共用？
在深度学习领域，GPU作为高效的计算工具，被广泛应用来加速模型的训练。随着数据规模的不断扩大，单个GPU的计算能力往往难以满足需求，因此我们需要使用多GPU进行训练。而在实际项目中，我们往往会遇到使用不同型号显卡的情况。这篇文章将深入探讨在PyTorch中，如何在多GPU多主机环境下进行模型训练，并给出相应的代码示例。
## PyT
原创
2024-08-08 15:06:46
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1 自动并行 深度学习框架（例如，MxNet和PyTorch）会在后端自动构建计算图。利用计算图，系统可以了解所有依赖关系，并且可以选择性地并行执行多个不相互依赖的任务以提高速度。 通常情况下单个操作符将使用所有
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2024-01-28 05:49:24
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GoogleNet网络创建模型模型简介引入了Inception结构，融合不同尺度的特征信息使用1x1 的卷积核进行降维以及映射处理添加两个辅助分类器帮助训练 alexnet和VGG只有一个输出层，Googlenet有3个输出层，其中包含两个辅助分类层 丢弃全连接层，使用平均池化层，大大减少模型参数Inception结构Le
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
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2023-11-18 14:51:41
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如果要用多GPU训练模型，那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。1 # code_for_use_cuda
2 device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数
3 print("cuda.device_count",device_count)
4 device_ids = list(range(de
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2023-05-24 16:51:46
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