0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。本文基于PyTorch通过tensor点积所需要的时间来对比GPU与CPU的计算速度，并介绍tensorboard的使用方法。解释了GPU的多核心架构相比CPU更适合简单大量的计算，而深度学习计算的底层算法就是大量矩阵的点积和相加，本文将通过
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2024-08-30 11:15:10
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在这个教程中，我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU：device = torch.device("cuda:0")
model.to(device)然后，你可以复制所有的张量到 GPU：mytensor = my_tensor.to(device)请注意，只是调用 my_tensor.to(d
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2023-08-05 00:45:52
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1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed)1）DataParallel CLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 实现模块级别的数据并行该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的modul
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2023-09-14 15:08:26
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# PyTorch 多 GPU 使用指南
在深度学习的训练过程中，模型的计算开销常常很大，使用多 GPU 可以大幅度加速模型训练的时间。本文将帮助初学者理解并实现 PyTorch 中的多 GPU 训练。我们将分步指导整个流程，并通过示例代码详细解释每一步的实现。
## 流程概览
下面是实现 PyTorch 多 GPU 训练的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
目录数据并行方法一：环境变量 + device + to(device)第一步，指定*备选*的GPU直接终端中设定：python代码中设定：第二步，创建设备（device）第三步，将data和model放置到device上注意事项方法二 函数 set_device + 函数.cuda()第一步，函数set_device设置device第二部，函数.cuda()使用GPU单机多卡分布式 torch
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2023-06-14 18:54:53
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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
425阅读
从PyTorch 0.2版本开始，PyTorch新增分布式GPU支持。 注意分布式和并行的区别：分布式是指有多个GPU在多台服务器上，而并行一般指的是一台服务器上的多个GPU。分布式涉及了服务器之间的通信，因此比较复杂，PyTorch封装了相应的接口，可以用几句简单的代码实现分布式训练。 &
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2023-08-07 19:17:39
290阅读
PyTorch 单机多GPU 训练方法与原理整理这里整理一些PyTorch单机多核训练的方法和简单原理，目的是既能在写代码时知道怎么用，又能从原理上知道大致是怎么回事儿。如果只是炼丹，有时候确实没时间和精力深挖太多实现原理，但又希望能理解简单逻辑。PyTorch单机多核训练方案有两种：一种是利用nn.DataParallel实现，实现简单，不涉及多进程；另一种是用torch.nn.parallel
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2023-10-29 16:44:45
189阅读
PyTorch 多 GPU 训练总结前言一、单机单GPU数据集数据加载器创建模型定义优化器单 GPU 训练保存模型二、单机多GPU（Data Parallel (DP)）修改1. 获取机器上的所有 GPU 设备。修改2. 将模型放入多个 GPU 中修改3. 模型保存三、多服务器多GPU官方定义DataParallel 和 DistributedDataParallel 的区别基础DDP用例处理速
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2023-08-31 10:08:08
371阅读
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
366阅读
# PyTorch 分布式单机多卡多 GPU 测试指南
在深度学习中，为了提高训练速度和效率，分布式训练逐渐成为了一个重要的技术手段。本文将指导你如何在单机上利用多个 GPU 使用 PyTorch 进行分布式训练。以下是实施的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备与依赖安装 |
| 2 | 编写 Dataset 和 DataLoad
# 测试 PyTorch GPU 的完整指南
在深度学习的开发中，利用 GPU 可以显著提高训练速度。因此，了解如何测试 PyTorch 是否可以正确使用 GPU 是非常重要的。以下是实现这一目的的完整流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------------------
# 如何使用 PyTorch 测试 GPU
在深度学习的应用中，利用 GPU 的强大计算能力可以显著加速模型的训练过程。PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，允许用户方便地在 CPU 和 GPU 之间切换。在本篇文章中，我们将讨论如何使用 PyTorch 测试 GPU 是否可用，并通过代码示例了解相关操作。
## 什么是 GPU？
GPU（图形处理单元）最初是为图形处理而设计的，但由
原创
2024-08-19 03:28:20
412阅读
# 如何测试 GPU 上的 PyTorch：新手指南
作为一名刚入行的小白，测试 GPU 上的 PyTorch 可能会让你感到困惑。但别担心！在这篇指南中，我将会一步步地带领你了解如何在 GPU 上运行 PyTorch 程序，并确认其是否能够成功使用 GPU 进行计算。
## 流程概览
在开始之前，我们来先看一下测试过程的基本步骤，以及每一步要做什么。下面是一个表格，展示了实现的流程：
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1.多GPU训练，出现out of memory出现情景：预训练模型是使用gpu0训练得到，然后要在多gpu的服务器上进行微调，使用gpu id为[4,5,6,7]，然后出现报错如下：cuda runtime error (2) : out of memory at /pytorch/aten/src/THC/THCTensorRandom.cu:25错误原因分析：在加载预训练模型的位置报错，在台
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2023-09-04 15:09:48
260阅读
文章目录一、Ubuntu 16.04下pytorch（GPU）的安装方法一：下载.whl文件并用pip安装（最方便）方法二（建议直接跳过）1. 创建单独的Anaconda环境！！2. 安装显卡驱动3. 安装CUDA 10.04. 安装与CUDA 10.0版本对应的Cudnn5. 安装Pytorch6. 检测pytorch是否安装成功二、 Win10下pytorch的pip安装1. 创建conda
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2023-09-12 17:29:27
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本文记录了电脑环境基于pytorch安装配置GPU的过程。目录：一、查看驱动程序二、安装Pytorch+torchvision+torchaudio三、安装CUDA四、加入CUDNN库文件五、配置环境变量环境：win11+NVIDIA RTX4500+anaconda2.4.0+pycharm2022一、查看驱动程序版本1、nvidia 控制面板 查看【帮助】-》【系统信息】-》组件 CUDA 1
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2023-08-01 18:00:37
1263阅读
## 单卡多GPU PyTorch实现流程
为了实现单卡多GPU PyTorch，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
pie
"安装PyTorch" : 30
"导入必要的库" : 20
"定义模型" : 20
"设置设备" : 10
"数据加载" : 10
"前向传播与反向传播" : 10
```
### 安装PyTorch
原创
2023-10-12 11:04:15
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rank, sampler, dataset, model对pytorch多GPU训练有一定的疑惑，这里做一个记录。首先要对pytorch中的两种并行训练实现方式：1.DataParallel； 2.DDP有
原创
2021-10-15 10:43:41
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# 多GPU训练 PyTorch 科普 article
在深度学习中，训练复杂的模型通常需要大量的计算资源。为了加速训练过程，许多研究者和工程师选择使用多GPU训练。本文将介绍在 PyTorch 中实现多GPU训练的方法以及相关代码示例。
## 什么是多GPU训练？
多GPU训练是指将深度学习模型的训练过程分配到多个GPU上进行，从而提高计算效率。这种技术能够显著缩短训练时间，并可以处理
原创
2024-09-07 04:41:07
57阅读
