# 使用 PyTorch 进行并行特征抽取的基本方法
在机器学习和深度学习中，特征抽取是一项至关重要的任务。它的目的是从原始数据中提取出更具代表性的特征，以便后来进行模型的训练。在处理大规模数据时，单线程的特征抽取往往效率较低，因此采用并行处理的方式，可以显著提高特征抽取的速度。
本文将带您了解如何使用 PyTorch 进行并行特征抽取，并提供相关代码示例。此外，我们还将用甘特图的形式展示项目
PyTorch学习率调整策略学习率可以直接控制模型参数更新的步伐。在整个模型训练过程中学习率并不是一成不变的，而是可以调整变化的。如果想要模型训练到理想的效果，必须在训练后期调整学习率，防止模型训练遇到局部最优就停下来了。PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。该模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率的方法。一般情况下我们会设置随着epo
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2023-11-02 19:23:21
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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
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2023-10-19 06:35:48
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运行结果：
原创
2021-07-15 10:40:26
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实例代码： 运行结果：
原创
2021-07-15 10:40:25
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在大数据时代，处理海量的实时数据已成为许多企业的迫切需求。在这个背景中，Apache Flink 作为一种流处理引擎，为我们提供了便捷的工具来实现高效的数据处理。然而，当我们面临需要并行从 MySQL 数据库抽取数据的任务时，技术的复杂性、数据的一致性和性能的需求，往往成为了我们面临的初始技术痛点。
### 初始技术痛点
我们意识到在进行 MySQL 数据的抽取时，会遭遇几个主要问题：
- 数据
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
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2023-07-27 18:00:03
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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
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2024-02-14 23:30:13
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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，
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2023-08-21 01:16:47
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【参考资料】 http://pytorch.org/docs/master/nn.html#dataparallel-layers-multi-gpu-distributed &n
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2023-09-19 05:26:08
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接下来看一下特征提取部分，特征提取的网络有resnet、mobilenet和vgg16，net会作为一个类对象传递给Faster RCNN的训练函数：三者的类函数结构差不多，这里主要介绍resnet和vgg16：Resnet:残差网络的出现解决的是梯度消失和梯度爆炸以及网络退化的问题，这篇文章 介绍的很好，残差模块为： 残差块分成两部分直接映射部分和残差部分。&n
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2024-05-07 14:51:02
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# PaddleNLP 图片特征抽取
随着计算机视觉和自然语言处理技术的不断发展，图片特征抽取在很多应用中变得越来越重要。本文将介绍如何利用PaddleNLP进行图片特征抽取，并提供相应的代码示例。我们将逐步解释整个过程，包括如何安装PaddleNLP、加载模型、进行图片特征抽取以及如何可视化结果。
## 一、什么是图片特征抽取？
图片特征抽取是指从图像中提取出有意义的信息。这些特征可以用于
原创
2024-09-23 06:43:29
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随着深度学习的发展，其优越的性能影响深远。图像分类也是视觉任务的经典问题。但是某些特殊的场景下，分类的样本少，无法利用深度学习模型重新训练，迁移学习在少量样本下也是有心无力。好在，已经有很多的大牛开源了众多的预训练模型，比如经典的MobileNeta家族、VGG家族、ResNet家族等等，以及最近火热的大模型，比如CLIP，Dinov2以及其的衍生版本。其性能在不同的硬件水平时期得到了充分的证明。
Caffe Python特征抽取
Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个，关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行，但是在deploy阶段，如果是做实际的工程，那么C++接口用得会相对比较多。但是Caffe是支持Python和Matlab接口的，所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便这里我主要是结合了Caffe官网的例程，当然它给的例程是参照的Ipyth
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2016-11-10 11:01:00
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# 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
随着深度学习的发展，其优越的性能影响深远。图像分类也是视觉任务的经典问题。但是某些特殊的场景下，分类的样本少，无法利用深度学习模型重新训练，迁移学习在少量样本下也是有心无力。好在，已经有很多的大牛开源了众多的预训练模型，比如经典的MobileNeta家族、VGG家族、ResNet家族等等，以及最近火热的大模型，比如CLIP，Dinov2以及其的衍生版本。其性能在不同的硬件水平时期得到了充分的证明。
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
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2023-08-11 18:23:56
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。“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
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2023-07-30 20:52:59
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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
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2023-08-13 22:14:11
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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
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2023-10-05 12:00:20
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