torch.nn.parallel.DistributedDataParallel提供了更为高效的单机多卡和多机多卡训练接口。 几个基本概念group：即进程组。默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。当需要进行更加精细的通信时，可以通过 new_group 接口，使用 word 的子集，创建新组，用于集体通信等。world size ：表示全局进程个数。
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2024-01-29 19:19:30
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import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
torch.__version__3.1 logistic回归实战在这一章里面，我们将处理一下结构化数据，并使用logistic回归对结构化数据进行简单的分类3.1.1 logistic回归介绍 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），与多
文章目录0. 前言1. 建议在看这个文当前，先看看下面三个文档1.1. PyTorch Distributed Overview1.2. DistributedDataParallel API documents1.3. DistributedDataParallel notes2. DataParallel 和 DistributdDataParalle 对比3. 基本使用4. 其他4.1.
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2023-11-20 11:43:09
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# 如何实现 PyTorch Distributed 源码安装
在机器学习和深度学习的领域中，PyTorch 是一个非常流行的库，而分布式训练使得我们能够有效地利用多台机器的计算能力。接下来，我将教你如何进行 PyTorch Distributed 的源码安装。
## 安装流程概览
下面是实现 PyTorch Distributed 源码安装的主要步骤概览：
| 步骤
原创
2024-10-26 07:00:14
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# PyTorch Distributed Port 设置指南
在深度学习开发中，有时你需要在多台机器或多个 GPU 上分布式训练模型。为了成功实现分布式训练，正确设置通信端口是必不可少的一步。本文将为你详细介绍如何在 PyTorch 中实现分布式端口设置的步骤和代码。
## 实现流程
在进行分布式训练之前，我们首先需要了解整个设置流程。以下是简单的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录前言截断的正态分布方法说明参数说明示例代码参数初始化的重要性其他初始化方法均匀分布初始化正态分布初始化Xavier初始化Kaiming初始化 前言深度学习模型的训练是一个困难的任务，很多要素会影响最终的训练结果，其中参数初始化方法就是重要因素之一。pytorch内置了很多初始化方法，除了一般我们会使用的正态分布、均匀分布，Xavier、Kaiming初始化，还包括截断的正态分布对参数初始
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2024-01-11 21:29:53
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先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。 分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术。 分布式训练
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2023-09-12 13:21:54
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Pytorch DistributedDataParallel 多卡训练DistributedDataParallel 多卡可以分为数据并行（常用方式，每张卡具有相同的模型和参数，训练时将 batch 数据拆分输入不同的模型中），模型并行（将模型拆分，不同部分放置在不同的 GPU 上，并行计算），Workload Partitioning（将模型拆分，不同部分放置在不同的 GPU 上，串
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2023-11-12 15:44:44
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文章目录BackendsBackends that come with PyTorch使用哪个backend基础的环境变量基础初始化TCP初始化共享文件系统初始化环境变量初始化分布式Key-Value Store参考 Backends torch.distributed支持三个内置Backends(后端)，每个后端都有不同的功能。下表显示了哪些函数可用于CPU / CUDA tensors
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2024-08-28 21:55:27
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前言结合pytorch源码和原始论文学习Scaled Dot-Product Attention的原理。计算公式源码（pytorch）# 以下代码来自pytorch源码
def _scaled_dot_product_attention(
q: Tensor,
k: Tensor,
v: Tensor,
attn_mask: Optional[Tensor] = N
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2023-10-21 11:15:24
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首先介绍一下分布式的基础概念：group：指进程组，默认为一组backwend：指进程使用的通讯后端，Pytorch支持mpi、gloo、nccl、若是使用N卡推荐使用ncclworld_size：指进程组中的进程数量 若使用单台机器多GPU，world_size表示使用的GPU数量 若使用多台机器多GPU，world_size表示使用的机器数量rank：指当前进程的序号，用于进程间的通讯，ran
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2024-02-29 11:37:13
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文章目录0. 前言1. AWS 配置2. 环境配置3. 分布式训练代码3.1. imports & helper function3.2. 训练代码3.3. 验证代码3.4. 设置输入数据相关参数3.5. 初始化 process group3.6. 模型初始化3.7. 初始化 dataloaders3.8. 训练loop代码4. 开始分布式训练 0. 前言官方链接目标：在两台AWS上运行
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2024-06-07 09:25:03
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引言最近由于想加速神经网络模型训练，便开始着手学习pytorch的分布式训练（DDP），结果踩了很多坑，在这里记录一下，便于以后查看，也同时分享给大家。一些遇到的坑不同进程的loss不一致在训练过程中，我设置了两个进程，使其以数据并行的方式训练，但是在训练过程中，我发现两个进程的loss竟然不一致：DDP可以自动实现不同进程间的梯度同步，从而使各进程的参数保持一致。因此出现这种情况主要是因为tra
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2023-08-06 18:24:37
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Pytorch Distributed 初始化方法参考文献https://pytorch.org/docs/master/distributed.html初始化torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs)参数说明：backend(str): 后端选择，包括 tcp mp...
原创
2021-08-12 22:33:48
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1.动机加速神经网络训练最简单的办法就是上GPU，如果一块GPU还是不够，就多上几块。事实上，比如BERT和GPT-2这样的大型语言模型甚至是在上百块GPU上训练的。为了实现多GPU训练，我们必须想一个办法在多个GPU上分发数据和模型，并且协调训练过程。2.Why Distributed Data Parallel？Pytorch兼顾了主要神经网络结构的易用性和可控性。而其提供了两种办法在多GPU
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2024-08-09 19:35:15
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目录目录前言一、使用YOLv5训练口罩识别模型二、为Jetson Nano安装Anaconda并创建YOLOv5运行环境1.下载Anaconda2.安装Anaconda3.创建YOLOv5运行环境三、代码 1.读取模型并调用摄像头进行预测 2.语音播放 3.LED灯控制 4.完整代码下载四、效果展示五、本文参考链接前言使用YOLOv5训练口罩识别模型，共分为
[源码解析] PyTorch 分布式(1) — 数据加载之DistributedSampler 文章目录[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler0x00 摘要0x01 数据加载1.1 加速途径1.2 并行处理1.3 流水线1.4 GPU0x02 PyTorch分布式加载2.1 DDP2.2 分布式加载0x03 DistributedSamp
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2023-12-28 11:20:41
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在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布
原创
2021-12-23 10:48:41
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近日，Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller，它可以减少深度神经网络的内存占用、加快推断速度及节省能耗。Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法，例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等。 项目地址：https://github.com/NervanaSystems/distiller/文档地址：https://n
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2023-12-05 21:58:20
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关于cuda的一些东西cuda 是NVIDIA开发的一个基于并行计算的工具台CUDNN是NVIDIA开发的一个基于工作台的更高级的操作工具关于 torch.backends.cudnn.deterministic 和 torch.backends.cudnn.benchmark deterministicbenchmark卷积算法选择TrueFalse返回一个默认的算法。de
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2023-11-23 13:50:51
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