在深度学习的领域中，PyTorch 因其灵活性和高效性备受推崇。然而，当模型变得庞大时，计算资源的需求也随之增加。为了解决这一问题，我们探索了“PyTorch 按层并行”的实现方案，以期优化模型的训练速度和效率。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{模型设计}
B -->|单层模型| C[训练]
B -->|多层模型| D[按层分割]
Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
转载
2023-11-07 12:44:38
154阅读
Celery （芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器／进程／线程上执行任务调度。架构设计Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，Rabb
转载
2024-01-04 20:54:13
52阅读
# PyTorch模型参数按层复制：一探究竟
在深度学习的发展中，PyTorch以其灵活性和易用性逐渐成为研究人员和工程师的首选框架。在实际项目中，我们经常需要在不同模型之间共享或复制参数，以便节省训练时间和计算资源。本文将介绍如何在PyTorch中按层复制模型参数，并提供一个详细的代码示例。
## PyTorch模型参数管理
在PyTorch中，模型的参数存储在每一个子模块中。我们可以通过
当模型很大时，如何加速计算（一）pytorch多GPU并行训练一般来说，多GPU训练方法包括模型的并行（如AlexNet），数据并行（复制模型，数据不同，扩大了batch_size）。当然，随着GPU 的增加，训练速度的提升也是递减的，毕竟多GPU 之间通信也会占用一部分资源。 在每个GPU训练step结束后，将每块GPU的损失梯度求平均。如果不用同步BN，而是每个设备计算自己的批次数据的均值方差
转载
2023-10-19 06:35:48
118阅读
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
转载
2023-07-27 18:00:03
874阅读
文章目录简要概览源码解析DataParallel类初始化：前向传播data_parallel实例 简要概览 pytorch官方提供的数据并行类为：torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 当给定model时，主要实现功能是将input数据依据batch的这个维度，将数据划分到指定的设备上
转载
2024-02-14 23:30:13
192阅读
目录写在前面如何使用多GPU并行训练踩坑集锦1.GPU内存不够2.数据集的设置写在后面 写在前面最近笔者在使用超算的多GPU并行训练Swin Transformer模型。在训练大模型和使用大规模数据集的时候，为提升训练速度，往往都需要多GPU并行训练。因此笔者写下此文，作为曾经踩坑的记录，并帮助需要用到多GPU训练的朋友们解决自己的问题。如何使用多GPU并行训练关于单GPU的使用，由于难度不大，
转载
2023-08-21 01:16:47
381阅读
【参考资料】 http://pytorch.org/docs/master/nn.html#dataparallel-layers-multi-gpu-distributed &n
转载
2023-09-19 05:26:08
111阅读
除了前⼀节介绍的权?重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法(dropout)来应对过拟合问题。丢弃法有⼀些不同的变体。本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法(inverted dropout)。目录1. 方法2. 从0开始实现3. 简洁实现4. 小结1. 方法回忆⼀下，(多层感知机)的图示描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输⼊个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元的计算表达式为：这里是激活函数，是输入
转载
2023-12-18 15:00:15
98阅读
# PyTorch并行：提升深度学习训练效率的利器
在深度学习的实践中，训练深度神经网络通常需要大量的计算和时间。为了加速这个过程，PyTorch提供了多种并行计算的方式，包括数据并行和模型并行。本文将深入探讨这些方法，并通过代码示例帮助您理解如何利用PyTorch实现并行计算。
## 1. 什么是并行计算？
并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，同时进行的计算模式。在深度学习中，尤其是
多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
转载
2023-08-11 18:23:56
425阅读
。“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
转载
2023-07-30 20:52:59
467阅读
常见多GPU使用方法在训练模型中，为了加速训练过程，往往会使用多块GPU设备进行并行训练（甚至多机多卡的情况）。如下图所示，常见的多GPU的使用方法有以下两种（但不局限于以下方法）：
model parallel，当模型很大，单块GPU的显存不足以放下整个模型时，通常会将模型分成多个部分，每个部分放到不同的GUP设备中（下图左侧），这样就能将原本跑不了的模型利用多块GPU跑起来。但这种情况，一般不
转载
2023-08-13 22:14:11
289阅读
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
转载
2023-10-05 12:00:20
408阅读
GPU并发多GPU运算的分发并行机制torch.nn.DataParallel使用torch.distributed加速并行训练：使用方式初始化Dataloader模型的初始化同步BN多机多卡DDP（DistributedDataParallel）使用apex加速（混合精度训练，并行训练，同步BN）：apex的使用Amp:Automatic Mixed PrecisionDistributed
转载
2023-08-21 10:10:09
144阅读
Python并行程序：提高效率的利器在当今高速发展的信息时代，计算机的性能已经成为各行各业不可或缺的工具，从而使得并行程序成为一种被广泛使用的技术。Python作为一种高效、简洁、易读的编程语言，早已吸引了全球数百万程序员的青睐，并拥有广泛的应用和应用场景。在本文中，我们将重点介绍Python并行程序，通过对多个线程或进程的同时操作，以加快程序运行速度，提高效率，从而推动Python在各领域应用更
转载
2023-09-21 00:05:18
90阅读
文章目录1 为什么要做并行计算2 CUDA是个啥3 做并行的方法3.1 **网络结构分布到不同的设备中(Network partitioning)**3.2 **同一层的任务分布到不同数据中**(**Layer-wise partitioning**)3.3 **不同的数据分布到不同的设备中，执行相同的任务(Data parallelism)**4 参考链接 在利用PyTorch做深度学习的过程
转载
2023-09-28 17:55:11
123阅读
# PyTorch 并行函数实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用 PyTorch 中的并行函数来加速神经网络的训练过程。PyTorch 是一个基于 Python 的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来简化深度学习模型的构建和训练过程。
## 整体流程
下面是实现 PyTorch 并行函数的整体流程，我们将逐步讲解每个步骤：
```mermaid
flowchart T
原创
2023-08-21 05:15:25
511阅读
# 使用 PyTorch 实现张量并行的指南
在深度学习中，使用并行计算可以显著提高模型训练的速度，尤其是在处理大规模数据时。张量并行是一种通过将大张量分割成较小部分并分布到多个 GPU 或处理器上进行计算的方法。本文将引导你了解如何在 PyTorch 中实现张量并行。
## 流程概览
首先，让我们看看实现张量并行的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 05:37:02
178阅读
