文章目录正则化之 Dropout1、Dropout概念2、`Pytorch`中的`Dropout`3、`Pytorch` 中 `Dropout` 的实现细节 正则化之 Dropout1、Dropout概念开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在
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2023-11-26 08:52:44
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DDP分布式多GPU并行跑pytorch深度学习模型多卡并行代码模板 文章目录DDP分布式多GPU并行跑pytorch深度学习模型前言一、DP是什么二、DDP是什么1.pytorch使用DDP的参数2.pytorch使用DDP的代码样例DDP启动总结 前言PyTorch的数据并行相对于TensorFlow而言，要简单的多，主要分成两个API：DataParallel（DP）：Parameter S
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2023-11-26 20:25:40
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1. 简介DDP（DistributedDataParallel）和DP（DataParallel）均为并行的pytorch训练的加速方法。两种方法使用场景有些许差别：DP模式 主要是应用到单机多卡的情况下，对代码的改动比较少，主要是对model进行封装，不需要对数据集和通信等方面进行修改。一般初始化如下：import torch
import torchvision
model = torch
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2024-03-30 22:08:51
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文章目录简述torch.multiprocessing.spawntorch.distributed.init_process_grouptorch.nn.parallel.DistributedDataParallel一些经验 简述相比于torch.nn.DataParallel，torch.nn.parallel.DistributedDataParallel使用多进程实现并行，因此没有Py
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2024-01-30 19:24:47
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# PyTorch 的 DDP 卡住问题及解决方案
在使用 PyTorch 进行分布式深度学习时，Distributed Data Parallel (DDP) 是一种常用的训练方法。尽管 DDP 带来了显著的并行加速，但在某些情况下，程序可能会卡住。本文将探讨 DDP 卡住的原因，并提供解决方案和代码示例。
## DDP 概述
DDP 通过将模型的参数分散到多个 GPU 上来加速训练。每个
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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文章目录DDP原理pytorch中DDP使用相关的概念使用流程如何启动torch.distributed.launchspawn调用方式针对实例voxceleb_trainer多卡介绍 DDP原理DistributedDataParallel（DDP）支持多机多卡分布式训练。pytorch原生支持，本文简要总结下DDP的使用，多卡下的测试，并根据实际代码介绍。voxceleb_trainer:
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2023-10-18 17:22:46
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# PyTorch RPC DDP: 分布式深度学习的利器
。在这篇文章中，我们将深入探讨 DDP 的原理和实现步骤。
## 整体流程
以下是使用 PyTorch DDP
原创
2024-10-10 05:57:55
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# 如何实现“pytorch ddp deepspeed”
## 概述
在本文中，我将向您介绍如何使用PyTorch、DeepSpeed和DDP（分布式数据并行）来加速深度学习模型的训练。我们将按照以下步骤进行操作，请首先查看下面的表格：
```mermaid
pie
title 步骤分布
"A. 准备环境" : 20
"B. 安装DeepSpeed" : 20
"C. 使用DeepSpee
原创
2024-04-21 05:23:16
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# 实现PyTorch DDP EMA
## 简介
在分布式训练中，使用PyTorch的DDP（DistributedDataParallel）和EMA（Exponential Moving Average）可以提高模型的稳定性和泛化能力。本文将向你介绍如何实现PyTorch DDP EMA。
## 整个过程
下面是实现PyTorch DDP EMA的整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-05-01 04:14:14
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引言DistributedDataParallel（DDP）是一个支持多机多卡、分布式训练的深度学习工程方法。PyTorch现已原生支持DDP，可以直接通过torch.distributed使用，超方便，不再需要难以安装的apex库啦！ Life is short, I love PyTorch
概览想要让你的PyTorch神经网络在多卡环境上跑得又快又好？那你definit
最近在学习《深度强化学习入门与实践指南》，书中给出了其所有代码所用的安装包及版本如下图： 但是这些版本代码比较老了，特别是Pytorch的0.4.0版本在官网上一直没找到，折腾了好一段时间。因此写下这日志来记录一下自己的成功安装经历。创建虚拟环境（电脑已事先安装好Aconda)在Cmd命令行中输入conda crea
主要内容Python多进程与多线程Python使用Hadoop分布式计算库mrjobPython使用Spark分布式计算库PySpark例子：分别使用MapReduce和Spark实现wordcount正则表达式简介日期和时间常用内建模块： collections； itertools进程与线程进程：程序的一次执行（程序装载入内存，系统分配资源运行） 每个进程有自己的内存空间、数据栈等，只能使用
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2024-01-19 22:54:11
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PyTorch支持分布式训练，所以当你有多块卡时，肯定是想让你的代码能够使用multi-gpu进行training。然后你会发现有两种选择摆在你面前：DP(torch.nn.DataParallel) 官方Tutorial优点：修改的代码量最少，只要像这样model = nn.DataParallel(model)包裹一下你的模型就行了，想用的话可以看一下上面的官方Tutorial，非常简单缺点：
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2024-05-22 23:45:05
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在python中对象、类型和元类构成了一个微妙的世界。他们有在这个世界里和平共处，相辅相成。它们遵循着几条亘古不变的定律：1、python中无处不对象2、所有对象都有三种特性：id、类型、值3、每个对象都是由其对应的类创建出来的下面来逐条进行分析：1、python中无处不对象对象是python中对数据的一种抽象的表示。所有能够通过PyObject类型的指针访问的都是对象。python中的int、t
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2023-07-08 21:32:17
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文章目录为什么要使用分布式训练基本概念常用函数使用DataParrel使用DDP搭建模型构建主函数训练函数训练器启动结果参考文章 为什么要使用分布式训练单卡显存不够了！！！（核心原因）比较高级，比较快。基本概念world_size：进程总数rank：每个进程的唯一编号nodes：节点数/主机数nprocs：当前节点的进程数/gpu数量gpu：当前GPU的序号常用函数以下都是忽略了导包的过程，直接
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2023-12-26 12:32:25
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# PyTorch DDP 并行训练：显卡占用
## 引言
在深度学习中，PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架。为了提高训练速度和性能，我们通常会使用多个GPU进行并行训练。PyTorch提供了一种称为分布式数据并行（DDP）的机制，可以方便地在多个GPU上进行模型训练。
然而，当我们使用DDP时，我们可能会遇到显卡占用率不均衡的问题。有些显卡可能会被更多地使用，而其他显卡可能会处于空
原创
2023-07-21 11:05:48
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