最近想充实一下自己的Pytorch版model zoo，之前由于懒。。。所以一直没加多GPU训练支持，这次打算把坑填上。Pytorch分布式训练主要支持两种形式：1）nn.DataParallel：简称DP，数据并行2）nn.parallel.DistributedDataParallel：简称DDP，分布式数据并行从原理上，DP仅支持单机多卡，而DDP（主流方法，推荐）既可用于单机多卡也可用于多
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2023-12-07 13:23:37
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# PyTorch 单机多卡 DDP Demo 深入解析
深度学习模型的训练通常需要大量的数据和计算资源。对于大规模模型来说，单台设备的计算能力往往不足以满足需求，特别是在大规模数据集上进行训练时。为了提升训练效率，PyTorch 提供了分布式数据并行（Distributed Data Parallel，简称 DDP）功能，允许我们在多张 GPU 之间分配神经网络的训练任务。
在本文中，我们将
DGL库是由纽约大学和亚马逊联手推出的图神经网络框架，支持对异构图的处理，开源相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果。1 DGL库1.1 DGL库的实现与性能实现GNN并不容易，因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。1.1.1 DGL库简介DGL库的逻辑层使用了顶点域的处理方式，使代码更容易理解。同时，又在底
一、DDPG背景及简介 在动作离散的强化学习任务中，通常可以遍历所有的动作来计算动作值函数q(s,a)q(s,a)，从而得到最优动作值函数q∗(s,a)q∗(s,a) 。但在大规模连续动作空间中，遍历所有动作是不现实，且计算代价过大。针对解决连续动作空间问题，2016年TP Lillicrap等人提出深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy
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2023-08-16 19:55:46
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# PyTorch 单机多卡 DDP 的 Loss
## 引言
在深度学习中，训练大型神经网络模型通常需要大量的计算资源。为了加快训练速度，我们可以利用多个GPU卡同时进行计算。PyTorch 提供了 `DistributedDataParallel` (DDP) 模块，可以方便地在单机多卡上进行模型的并行训练。本文将介绍如何使用 DDP 进行模型并行训练，并介绍如何处理在 DDP 中的 lo
原创
2023-12-15 11:16:08
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ReferencePyTorch分布式DPP涉及的基本概念与问题（强烈推荐）GO防喷指南，小小学生，啥也不会，欢迎指出错误。1. 分布式参数解释rank：用于表示在整个分布式任务中进程的序号，每一个进程对应了一个rank进程，整个分布式训练由许多的rank进程完成。rank，我个人理解就相当于进程的index，通过这个index找到对应的进程。node：物理节点，一般来说指一台机器，机器内部可以有
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2023-10-15 11:38:17
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一单机单卡 # -*- coding: UTF-8 -*-
#单机单卡
#对于单机单卡，可以吧参数和计算都定义再GPU上，不过如果参数模型比较大，显存不足等，就得放在CPU上
import tensorflow as tf
with tf.device("/cpu:0"): #也可以放在GPU上
w = tf.get_variable('w', (2,2), tf.float32, ini
一、几个比较常见的概念：rank: 多机多卡时代表某一台机器，单机多卡时代表某一块GPUworld_size: 多机多卡时代表有几台机器，单机多卡时代表有几块GPUlocal_rank: 多机多卡时代表某一块GPU， 单机多卡时代表某一块GPU单机多卡的情况要比多机多卡的情况常见的多。DP：适用于单机多卡（=多进程）训练。算是旧版本的DDPDDP：适用于单机多卡训练、多机多卡。二、常见的多gpu使
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2023-10-17 17:17:58
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# PyTorch DDP（DistributedDataParallel）多机多卡训练
## 简介
在机器学习领域，训练大规模的深度神经网络常常需要使用多台机器和多个GPU。PyTorch提供了DDP（DistributedDataParallel）模块，可以方便地进行多机多卡的训练。本文将介绍如何使用PyTorch DDP进行多机多卡训练，包括环境设置、数据并行和模型并行。
## 环境设
原创
2023-10-08 07:15:32
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# Pytorch利用DDP进行单机多卡训练内存优化
在深度学习的训练过程中，特别是在使用大模型和大数据集时，内存的消耗问题变得尤为重要。PyTorch的分布式数据并行（DistributedDataParallel，简称DDP）可以帮助我们更好地利用多GPU进行训练，同时进行内存优化。本文将详细介绍如何使用DDP进行单机多卡训练，并给出相关的代码示例。
## DDP简介
DDP是PyTor
这是总结了很多了网上的方法，然后经过实验感觉应该OK的：前提是在显存够用的情况，并且batch_size足够大了（比如16+的时候了），只想着减少时间复杂度的情况下，所以这个时候一定是使用空间换取时间的（与checkpoint相反）1.减少训练步骤中掺杂的其他的东西：只留下 optimizer.zeors_grad() -> loss.backward()（最花时间，非常漫长）-> t
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2023-09-12 11:34:43
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1. 单机多卡1.1 torch.nn.DataParallel当采用多卡训练神经网络时，通过nvidia-smi命令查看当前可用的gpu卡，在文件的头部添加：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1, 2, 3"使得当前代码仅对上述显卡可见，系统会对所有可见的显卡依然按照从0开始编号。如何将模型和数据加载到多GPU上?from torch import nn
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2023-09-11 15:18:30
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忙了两个月从收到原始数据到最后在工程项目中加载成功完成测试，好像从元旦上班后就再没休息过，昨天项目通过三期评审终于可以喘口气补点作业了。（年前写的文章，今天转过来了） 多卡并行 一定要使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()
torch.nn.paralle
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2023-08-11 15:03:18
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由于transformer模型参数量巨大，数据集也巨大，所以对显卡需求越来越大，单卡训练非常的耗费时间。实验室还有不少显卡但是不会用多卡就很糟心，所以得把多卡用上。多卡用到的库有不少，最受欢迎的应该是DP和DDP，但是DP只能解决显存不足的问题，并不能减少时间，所以DDP采用的更多。说到单机多卡，网上的教程倒是不少，原理解析的也挺明白，所以废话留在后头，直接来一个DDP的单机多卡通用模板。在自己测
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2023-09-02 16:50:22
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新年了还是好 好学torch ,这次是分布式DataParallel，混合精度，Horovod其实单机多卡的办法还有很多(如下)。1、nn.DataParallel 简单方便的 nn.DataParallel2、torch.distributed 使用 torch.distributed 加速并行训练3、apex 使用 apex 再加速。这里，记录了使用 4 块 Te
pytorch单机多卡DDP分布式训练pytorch分布式训练分布式参数初始化数据集分布式划分模型分布式包装模型保存与加载整体训练大致框架模型训练 pytorch分布式训练笔者所知道的常见分布式训练方式有两种，第一种是nn.DataParallel (DP)，第二种是nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)。DP：（使用单进程控）将模型和数据加载到多个
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2023-09-24 10:56:46
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在 1.0 之后，官方终于对分布式的常用方法进行了封装，支持 all-reduce，broadcast，send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信，通/143ai.com
原创
2024-07-30 15:11:07
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# PyTorch 单机多卡
## 简介
在深度学习中，使用多个图形处理单元（GPU）可以大大加快训练速度和增加模型容量。PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了简单易用的接口来使用多个GPU进行模型训练。本文将介绍如何使用PyTorch在单台机器上的多个GPU上进行分布式训练，并提供代码示例和详细说明。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保计算机上已经安装了PyTorch
原创
2023-09-08 06:52:59
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【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed） 文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）1. 介绍2. 单机多GPUの方法2.1 方法1：torch.nn.DataParallel2.1.1 API2.1.2 特点2.1.3 例子与解
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2023-08-08 13:20:27
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torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写简便，使用仍十分广泛。示例：import torch
import torch.nn as nn
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2023-06-30 16:53:10
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