pytorch这两年越来越流行，定义网络结构简单，而且还很直观灵活，数据加载快。一、安装登陆pytorch官网。选择合适的环境：运行安装命令：pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/
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2023-08-30 10:55:40
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https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/12298518.html
原创
2021-04-22 20:24:06
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概念Hook函数机制：不改变主体，实现额外功能，像一个挂件一样将功能挂到函数主体上。hook的出现与pytorch动态图运算机制有关，pytorch在每一次运算结束后，会将中间变量释放，以节省内存空间，这些会被释放的变量包括非叶子张量的梯度，中间层的特征图等。但有时候，我们想可视化中间层的特征图，又不能改动模型主体代码。但是，我们往往想要提取这些中间变量（如“提取”特征图，“提取”非叶子张量的梯度
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2024-01-30 05:52:40
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Horovod是一个由Uber开源的第三方框架，它支持TensorFlow、PyTorch以及MXNet等主流的深度学习框架，可以轻松地实现高性能的分布式训练。
原创
2023-01-17 02:19:24
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不同的Pytorch需要安装不同版本的horovod，否则horovod安装失败的时候提示的错误信息你都不知道到底是什么原因。。 我自己实测了几个版本，记录如下： Pytorch Horovd 1.7.1+cu101 0.19.5 1.8.1+cu102 0.22.1 后续会持续更新
原创
2021-11-05 09:58:45
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## Horovod 架构简介
Horovod 是一种用于分布式深度学习的开源框架，由Uber于2017年发布。Horovod 旨在通过在多个 GPU 上进行数据并行处理来加速训练过程。Horovod 架构基于MPI（Message Passing Interface）协议，使得在大规模集群上训练深度学习模型更加高效和简单。
### Horovod 架构
Horovod 的架构主要包括以下几
原创
2024-02-24 07:55:54
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少用tensor.numpy()来查看tensor的np.ndarray格式数据，共享内存，修改torch.tensor对应的np.ndarray也会被改动少用torch.from_numpy()来生成torch.tensor，共享内存，修改原始np.ndarray，其生成的torch.tensor也会被修改如果是希望防止跟踪历史（以及使用内存），可以将代码块放在 with torch.no_gr
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2024-08-21 22:32:15
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架构Horovod主要由数据通信层、通信控制层、深度学习框架接口层、启动层四部分组成。其中启动层通过horovodrun或mpirun启动训练进程，之后每个训练进程通过调用TensorFLow、PyTorch、MXNet等框架（python train.py）进行单个结点的数据输入、参数更新，在每个进程完成一个或多个batch计算后，得到的Tensor（参数）通过MPI或GLoo控制进行ring
原创
2024-03-05 13:53:37
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使用 PyTorch 和 Horovod 来编写一个简单的分布式训练 demo，可以帮助你理解如何在多GPU或多节点环境中高效地训练深度
硬件在环（HiL）仿真测试系统，目的是对新能源汽车 VCU 进行全面深入的功能测试、故障 测试及极限工况测试，并辅助工程师对测试结果分析验证、故障再现，提高测试验证及分析的手段。HiL 测试系统整体架构如下图所示，主要包含三层内容，第一层次为 HiL 测试系统软硬件 架构，主要包括 HiL 测试系统的硬件设备、实验管理软件、被测控制器等；第二层次为 HiL 测 试系统开发，在第一层次软硬件架构的基
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2023-12-20 19:19:40
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今天在跑spellGCN的时候发现需要安装horovod，但是安装过程并不是很顺利，我这里分享一下
原创
2022-08-12 08:22:46
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在上一篇文章中我们看到了多GPU训练，也就是最简单的单机多卡操作nn.DataParallel。但是很遗憾这种操作还不够优秀，于是就有了今天这篇文章~
写这篇文章的时候看了很多的tutorials，附在文末了，在此先向文末的每位作者致敬，感谢大佬们！
其实单机多卡的办法还有很多(如下)，而且上篇的方法是相对较慢的。
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2021-07-12 10:52:18
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作者丨科技猛兽
在上一篇文章中我们看到了多GPU训练，也就是最简单的单机多卡操作nn.DataParallel。但是很遗憾这种操作还不够优秀，于是就有了今天这篇文章~
写这篇文章的时候看了很多的tutorials，附在文末了，在此先向文末的每位作者致敬，感谢大佬们！
其实单机多卡的办法还有很多(如下)，而且上篇的方法是相对较慢的。
1、nn.DataParallel 简单方便的 nn.
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2021-07-16 18:22:56
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其实单机多卡的办法还有很多(如下)，而且上篇的方法是相对较慢的。
1、nn.DataParallel 简单方便的 nn.DataParallel
2、torch.distributed 使用 torch.distributed 加速并行训练
3、apex 使用 apex 再加速。
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2022-12-29 14:15:46
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# Horovod：分布式深度学习的加速利器
## 概述
在深度学习领域，训练大规模模型和大数据集的时间成本非常高昂。为了解决这个问题，分布式训练成为一种常用的技术。Horovod是一个可扩展的深度学习框架，可以在多个计算节点上并行训练神经网络模型。本文将介绍如何在Python 3.6上使用Horovod和TensorFlow进行分布式训练。
## 安装Horovod
在使用Horovod
原创
2023-07-14 05:05:05
146阅读
https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/blob/master/TensorFlow/LanguageModeling/BERT/run_pretraining.py
原创
2022-07-19 11:55:49
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深度学习入门笔记（十五）：深度学习框架1、深度学习框架自从学习了深度学习之后，你应该发现了需要学习的东西很多，并且差不多已经开始从零学习了使用 Python 和 NumPy 实现深度学习算法，这样很好，因为理解这些深度学习算法实际上到底是在做什么。但你会发现，除非应用更复杂的模型，例如卷积神经网络，或者循环神经网络，或者开始应用很大的模型，否则它就越来越不实用了，至少对大多数人而言，从零开始全部
linux-aarch64 编译安装tensorflow1. 明确版本2. 管理版本3. 编译安装Bazel-0.24.13.1 pip安装python相关包3.2 编译Bazel4. 编译tensorflow1.14.04.1 源码下载4.2 设置编译参数4.3 编译tensorflow4.3.1 依赖下载失败4.3.2 C++ compilation of rule '@grpc//:gpr
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2024-04-01 15:39:32
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文章目录前言效果搭建环境安装编译环境安装anaconda，python3.8.8环境安装vs2019vs2019安装完毕后开始安装cuda安装cudnn安装pytorch 前言体验了一下new bing，很不错，但是最近觉得这种模型还是搭建在自己电脑上最好，看了下github上的chatGLM项目，这个项目在致力于将一个大语言模型搭建在个人机上，我对此惊叹不已，就按照其流程下载下来搭建在自己电脑
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2024-05-15 14:00:35
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任务内容：Pytorch简介Pytorch的安装步骤1. Pytorch简介 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。（这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。）Pytorch
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2023-10-03 20:28:28
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