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
# 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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Pytorch中分类loss总结近期在学习pytorch时，发现分类算法在输出时不写激活层如softmax激活/sigmoid激活。并且pytorch文档中除了softmax激活/sigmoid激活外，还有logsoftmax/logsigmoid。以及torch的loss函数会把激活和损失计算都整合到一起计算，给的解释是为了获得更好的数值稳定性。为了弄清这一切，进行了以下探索。并将自己涉及的相关
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2023-07-21 22:23:38
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model.train()与model.eval()的用法 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()，在测试时添加model.eval()。其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval()是保证BN用全部训练数据的均值和方差；而对于Dropout，model.train(
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2024-06-18 21:04:30
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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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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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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 DDP训练实现教程
### 引言
PyTorch分布式数据并行（DistributedDataParallel，简称DDP）是一种训练深度学习模型的方法，它可以在多个GPU上进行并行处理，加快模型训练的速度。本文将教授如何实现PyTorch DDP训练。
### 整体流程
下面是实现PyTorch DDP训练的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-01-14 04:36:12
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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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优化 PyTorch DDP（Distributed Data Parallel）在大规模深度学习模型中的性能，使其更高效地利用多个 GPU，是当前许多研究者和开发者面临的普遍挑战。随着深度学习应用的不断普及，如何提升 DDP 在多个 GPU 上的训练速度，成为了一个亟待解决的问题。
### 问题背景
在使用 PyTorch 的 DDP 时，尤其是在进行大规模模型训练或处理大数据集时，我们可能
# 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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# 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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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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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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背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
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2024-08-21 19:26:25
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在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，Distributed Data Parallel (DDP) 是一种有效加速训练的技术。然而，有时我们会遇到 DDP 显示超时的问题，这不仅影响了模型的训练效率，也可能导致业务服务的中断。本文将以复盘记录的形式详细解析此问题的背景、相关参数、调试步骤、性能调优等方面，以帮助开发者更好地应对并解决这些问题。
# 背景定位
当在训练深度学习模型时，分布
