参考（需要看）：0、实操教程 | GPU多卡并行训练总结（以pytorch为例）1、PyTorch 源码解读之 DP & DDP：模型并行和分布式训练解析 - 知乎2、pytorch中分布式训练DP、DDP原理 - 知乎3、pytorch中多卡训练_ytusdc的博客_pytorch多卡训练4、github代码机械：https://github.com/ytusdc/pytorch-dis
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2024-06-22 13:46:05
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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。目录简介构建步骤实现方式Demo演示一、简介1. 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕
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2024-08-18 14:35:06
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PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型。接下来在代码中加以解释。解释的思路是从数据导入开始到模型训练结束。import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
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2024-08-13 15:44:09
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Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练，本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell )，从基本概念，初始化启动，以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子：t
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2023-07-27 21:47:54
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Scrapy单机架构上图的架构师一种单机架构, 只在本机维护一个爬取队列, Scheduler进行调度, 而要实现多态服务器共同爬去数据关键就是共享爬取队列.Scrapy不可以自己实现分布式 : 1. 多台机器上部署的scrapy灰鸽子拥有各自的调度器, 这样就使得多态机器无法分配start_urls列表中的url(多台机器无法共享同一个调度器) 2. 多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对
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2024-08-14 23:59:15
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subprocess.CalledProcessError: Command ‘[’/home/labpos/anaconda3/envs/idr/bin/python’, ‘-u’, ‘main_distribute.py’, ‘–local_rank=1’]’ returned non-zero exit status 1.pytorch DistributedDataParallel训练时遇到的问题RuntimeError: Expected to have finished reductio
原创
2021-08-12 22:30:28
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# PyTorch 分布式训练打印指南
在深度学习的训练过程中，分布式训练是一种常见的优化方法，可以显著提高模型训练的速度。在使用 PyTorch 进行分布式训练时，监控训练状态和结果的重要性不言而喻。本文将指导你如何实现 PyTorch 的分布式训练打印，帮助你较好地理解这个过程。
## 整体流程
在开始前，首先确认我们整个流程的步骤。下面的表格概述了实现 PyTorch 分布式训练打印所
主从式分布爬虫对于主从分布式爬虫，不同的服务器承担不同的角色分工，其中有一台专门负责对其他服务器提供URL分发服务，其他机器则进行实际的网页下载。URL服务器维护待抓取URL队列，并从中获得待抓取网页的URL，分配给不同的抓取服务器，另外还要对抓取服务器之间的工作进行负载均衡，使得各服务器承担的工作量大致相等，不至于出现忙闲不均的情况。抓取服务器之间没有通信联系，每个待抓取服务器只和URL服务器进
最常被提起，容易实现且使用最广泛的，莫过于数据并行(Data Parallelism)技术，其核心思想是将大batch划。
原创
2024-07-24 10:41:46
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scrapy-redisrapy-redis是一个基于redis的scrapy组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序，该组件本质上提供了三大功能：scheduler ： 调度器dupefilter ： URL去重规则（被调度器使用）pipeline ： 数据持久化准备工作安装模块pip install scrapy-redis创建爬虫应用项目就不重新创建了，直接在之前Scrapy课程的项目里，
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2024-07-08 00:01:31
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文章目录1. 准备2. 代码3. 整体应用 1. 准备数据集 （1）Dataset:将数据打包成一个(features,labels)对 （2）DataLoader将Dataset按给定批量大小batchsize打包成一个DataLoader神经网络 （1）class Netural_Network神经网络机构 （2）forward 前向传播函数超参数 （1）batch_size:批量大小 （2
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2024-04-07 11:53:53
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Zookeeper实现分布式锁，下面接着记录下代码实现，代码部分参考某网络课程，其他部分参考文末博文。实现思路以下是大方向的实现思路，相比上篇区分读写请求，这里代码实现是不区分读写的，直接只比较/shared节点下临时有序节点的序号，最小的将获取到锁，并且设置的Watcher监听也只会监听前一个序号对应的节点。代码实现自定义一个类，实现Watcher接口，重写里面的回调函数process(Watc
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2024-01-29 11:02:38
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搬来了这个,这是尝试单卡改多卡加速的过程中出现的bug记录：一是继承DistributedSampler的漏洞百出，二是master进程无法正常结束，这里详细的阐述了出错的细节以及给出了修改的方法。先说明一下背景，由于每次完成实验需要5个小时（baseline），自己的模型需要更久（2倍），非常不利于调参和发现问题，所以开始尝试使用多卡加速。torch.nn.DataParallel ==>
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2024-01-05 10:23:46
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Pytorch学习笔记之Pytorch训练词向量（三）学习目标学习词向量的概念用Skip-thought模型训练词向量学习使用PyTorch dataset和dataloader学习定义PyTorch模型学习torch.nn中常见的Module
Embedding学习常见的PyTorch operations
bmmlogsigmoid保存和读取PyTorch模型使用的训练数据可以从以
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2023-11-07 03:25:24
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1. 数据并行训练PyTorch 为数据并行训练提供了多种选项。对于从简单到复杂，从原型到量产逐渐增长的应用，共同的发展轨迹是：使
原创
2024-05-24 11:55:40
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# PyTorch分布式训练中的内存泄漏问题
在深度学习模型训练过程中，有时会遇到内存泄漏的问题，尤其是在分布式训练中。内存泄漏指的是程序在运行时未能正常释放不再使用的内存，造成内存资源逐渐耗尽，最终导致程序崩溃或系统变得极其缓慢。本文将探讨PyTorch分布式训练中的内存泄漏问题，并提供解决策略及代码示例。
### 什么是分布式训练？
分布式训练是指将训练过程分散到多个计算节点上进行，目的
单机单...
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2023-05-02 08:58:04
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# Windows下 PyTorch 分布式训练指南
在深度学习任务中，训练大型模型是非常耗时的。使用单机单卡训练非常有限，因此分布式训练成为了提升模型训练速度的有效方式。PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，它提供了强大的分布式训练支持。本篇文章将介绍如何在Windows平台下使用PyTorch进行分布式训练，并配以代码示例和图示，帮助读者更好地理解这一过程。
## 分布式训练概念
原创
2024-10-16 04:48:21
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来自｜机器学习算法与自然语言处理 作者 | 花花单位 | SenseTime 算法研究员 目录0X01 分布式并行训练概述0X02 Pytorch分布式数据并行0X03 手把...
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2021-09-08 13:50:19
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# PyTorch分布式训练如何同步
在深度学习领域，分布式训练越来越成为解决大规模模型训练问题的重要手段。PyTorch提供了强大的工具来支持分布式训练，尤其是在多个GPU或多台机器之间进行模型参数的同步。本文将探讨PyTorch的分布式训练机制，尤其是如何同步参数，包括代码示例、状态图和类图的示意。
## 1. 分布式训练的基本概念
分布式训练是将模型的训练过程划分为多个部分，在多个计算
原创
2024-09-04 04:00:39
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