# 如何在 PyTorch 中使用 DataParallel 加载参数
在深度学习中，使用多GPU可以显著提高模型训练的效率。PyTorch 提供了 `DataParallel` 来简化这一过程。然而，当你需要加载预训练的模型参数到使用 `DataParallel` 的模型中时，可能会遇到问题。本篇文章将带你一步步了解如何在 PyTorch 中实现 `DataParallel` 加载参数。
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目录DataLoader数据集构建自定义数据集torchvision数据集TensorDataset从文件夹中加载数据集数据集操作数据拼接数据切分采样器SamplerRandomSampler**SequentialSampler****SubsetRandomSampler****BatchSampler**WeightedRandomSampler自定义采样器 DataLoaderDataL
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2023-06-30 19:59:25
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目录1. 数据加载2. Dataset __init____getitem____len__测试一下完整代码3. Dataset - ImageFolder1. 数据加载最近在使用 Unet 做图像分割，设计到 处理数据有关的工作，查了点资料，做一些简单的总结在pytorch 中，数据的加载可以通过自定义的数据集对象实现，这里是Dataset__getitem__: 返回一个样
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2023-09-27 22:31:50
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在多卡的GPU服务器，当我们在上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们通常会使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练。一般我们会在代码中加入以下这句：device_ids = [0, 1]
net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=device_ids)似乎只要加上这一行代码，你在ternimal下执行watc
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2023-11-02 06:48:17
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之前介绍了Pytorch的DataParallel方法来构建分布式训练模型，这种方法最简单但是并行加速效果很有限，并且只适用于单节点多gpu的硬件拓扑结构。除此之外Pytorch还提供了DistributedDataParallel来构建分布式模型，并行加速程度更高，且支持多节点多gpu的硬件拓扑结构。一、Overall Design 整体的系统方案设计intuition也非常直观：每个gp
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2023-11-10 17:46:07
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1. DataParallel其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel，它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。简单来说，DataParallel有一个参数服务器的概念，参数服务器所在线程会接受其他线程传回来的梯度与参数，整合后进行参数更新，再将更新后的参数发回给其他线程，这里有一个单对多的双向传输。因为Python语言有GIL限制，所以这种方式并不高效，比方说实际上4卡可
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2023-09-11 10:01:05
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以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍。 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍，但是对于初学者而言，其实这并不好理解，因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去，而不能把握重点，所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍。自上而下理解三者关系首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况（n
本文的参考资料：[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上)
Pytorch的nn.DataParallel（知乎）DataParallel的流程DataParallel从流程上来看，是通过将一个mini-batch的数据加载到主线程上，然后数据均分到各个GPU中来工作。其流程包括以下几个步骤：把模型从内存加载到GPU_0 (master GPU
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2023-09-11 09:57:42
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之前对Pytorch 1.0 的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂，总是会碰到各种莫名其妙的问题，今天就好好从源头梳理一下，更好地理解它的原理或者说说下步骤。初始化首先我们一行一行地来看一下Dataparallel是如何初始化的。super就是继承torch.nn.Module父类,这里不做解释第一个if判断语句：检查是否有可用GPU第二个if判断语句：如果没有指定GPU，则默认使用所
原创
2021-04-30 21:35:08
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目录1. 数据集介绍2. 代码2. 读代码（个人喜欢的顺序）2.1. 导入模块部分：2.2. Main 函数： 1. 数据集介绍一般而言，MNIST 数据集测试就是机器学习和深度学习当中的＂Hello World＂工程。几乎是所有的教程都会把它放在最开始的地方。这是因为，这个简单的工程包含了大致的机器学习流程，通过练习这个工程有助于读者加深理解机器学习或者是深度学习的大致流程。 MNIST（Mi
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2023-09-18 00:00:39
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使用多GPU对神经网络进行训练时，pytorch有相应的api将模型放到多GPU上运行：nn.DataParallel、torch.nn.parallel.DistributedDataParallel。后者好处多多，下来开始记录两者区别 ！！！拖延症要好好克服了nn.DataParallelAPI说明gpus=[0,1]
torch.nn.DataParallel(model.cuda(),
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2023-09-08 19:02:34
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Pytorch提供了两种方法进行模型的保存和加载。第一种（推荐）： 该方法值保存和加载模型的参数# 保存
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
# 加载
# 定义模型
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
# 加载模型
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))例
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2023-07-02 22:25:30
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PyTorch并行计算: DataParallel1. 官网实例2. 运行过程3. 使用方法4. 源代码解读 1. 官网实例PyTorch官网示例PyTorch官网函数手册2. 运行过程torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)module (Module) – module to be pa
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2023-07-14 16:01:36
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model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'],False) # 修改处从属性state_dict里面复制参数到这个模块和它的后代。如果strict为True, state_dict的keys必须完全与这个模块的方法返回的keys相匹配。如果为False,就不需要保证匹配。...
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2023-05-18 17:13:54
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分布式训练就是指在很多台机器上（每台机器有多个GPU）进行训练，之所以使用分布式训练的原因有两种：第一、模型在一块GPU上放不下；第二、使用多块GPU进行并行计算能够加速训练。但需要注意的是随着使用的GPU数量增加，各个设备之间的通讯会越复杂，导致训练速度下降。分布式训练主要分为两种类型：数据并行（Data Parallel）和模型并行（Model Parallel）。1.数据并行（Data Pa
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2023-08-28 09:20:17
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# PyTorch DataPrefetcher与DataParallel的结合使用
在深度学习模型训练中，如何高效地加载数据是一个重要课题。PyTorch提供了`DataLoader`来分批加载数据，但在模型训练时，有时候这仍然会成为瓶颈。为了解决这个问题，我们可以使用`DataPrefetcher`和`DataParallel`来优化数据加载和训练效率。
## 什么是DataPrefetc
原创
2024-10-16 04:10:02
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目录1. Dataset1.1 Dataset类解析1.2 Dataset类代码实战：2. Dataloader2.1 测试batch_size参数2.2 测试drop_last参数2.3 测试shuffle参数pytorch如何读取数据主要涉及两个类：dataset：提供一种方式去获取数据及其 label dataset主要实现以下
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2024-10-18 09:21:30
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# PyTorch加载ckpt参数的科普
在进行深度学习任务时，模型的训练往往需要大量的时间和计算资源。为了避免在每次程序运行中都从头开始训练模型，通常我们会将训练好的模型参数保存到文件中。在PyTorch中，这种文件通常以`ckpt`（checkpoint）格式存储。本文将为大家简单介绍如何加载这些ckpt参数，并结合代码示例进行讲解。
## 什么是Checkpoint？
Checkpoi
DataParallel巨慢，DistributedDataParallel巨快！ DataParallel的并行处理机制：DataParallel是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算，各 个 GPU 得到的梯度累加。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 将针对各自的输入数据独立进行 forward 计算，在 backw
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2024-06-13 16:47:36
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# 数据并行与GPU选择：PyTorch中的实现
在深度学习中，训练模型通常需要处理大量数据，尤其是当模型规模变得越来越大时。PyTorch提供了强大的数据并行功能，使得用户能够利用多GPU来加速训练过程。本文将探讨在PyTorch中如何选择使用哪个GPU来存储数据，以及如何实现数据并行。
## PyTorch中的数据并行
在PyTorch中，数据并行主要通过`torch.nn.DataPa
原创
2024-10-20 03:44:24
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