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一. Caffe、Tensorflow的padding策略《tensorflow ckpt文件转caffemodel时遇到的坑》提到过，caffe的padding方式和tensorflow的padding方式有很大的区别，输出无法对齐。这是为什么呢？下面简单回顾一下：卷积操作输出的形状计算公式是这样的：output_shape = (image_shape-filter_shape+2*paddi
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2024-07-26 17:45:54
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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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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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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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## PyTorch中的分布式训练：DDP和DP
在深度学习领域，训练大规模模型时需要处理海量的数据和巨大的计算量。为了加快训练速度，可以使用分布式训练来将计算任务分配到多台机器上进行并行计算。PyTorch是一种流行的深度学习框架，提供了两种分布式训练的方式：数据并行（Data Parallelism，DP）和分布式数据并行（Distributed Data Parallelism，DDP）。
原创
2023-08-02 11:58:14
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0 概述在深度学习中， 出于训练效率的考虑， 甚至有时候模型太大导致单个GPU卡放不下的情况， 这时候都需要用到分布式训练。 从大的方面分类， 并行训练可以分为数据并行， 模型并行以及混合并行3种。其中数据并行应用最为广泛， 也比较成熟。而模型并行目前还不够成熟， 缺乏统一的方案。本文主要介绍数据并行的方式， 并且主要关注pytorch训练框架。pytorch的并行训练主要有3种方式:DP (Da
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2023-11-19 09:09:57
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数据并行是指，多张 GPUs 使用相同的模型副本，但采用同一batch中的不同数据进行训练. 模型并行是指，多张 GPUs 使用同一 batch 的数据，分别训练模型的不同部分.DP数据并行在pytorch中就
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2023-12-26 10:44:25
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1、过程推导 - 了解BP原理BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的
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2023-11-23 20:18:56
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第二话——什么是 dp、pt、sp？102 人赞同了该文章简评：我们自称 UI/UX/PD/etc. 设计师，但是我们对自己手头上设备的屏幕却一无所知 -- 沃兹基·硕德✌️dpi、ppi、dp、pt、sp 等等这些个单位我们天天接触，但是真正理解这些单位的设计师恐怕并不太多，毕竟真的有点儿复杂，别说学美术出身的设计师了，很多程序员都搞不太懂。但是作为一名 UI/UX/PD/etc. 设计师，因为
# 实现"pytorch ddp比dp占显存"教程
## 整体流程
在使用PyTorch进行分布式训练时，我们常常会面临选择使用分布式数据并行（DDP）还是数据并行（DP）的问题。其中，DDP在占用显存方面相比DP更加高效。下面是实现"pytorch ddp比dp占显存"的整体流程：
```mermaid
erDiagram
DDP --> 比 DP 占显存
```
1. 利用Py
原创
2024-03-26 08:21:12
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# PyTorch DP 和 DDP 的区别
在深度学习的项目中，随着数据量的增加，训练模型的复杂性和时间成本不断上升。为了应对这些挑战，分布式训练模式应运而生。PyTorch 提供了两种主要的分布式训练策略：数据并行（DP，Data Parallel）和分布式数据并行（DDP，Distributed Data Parallel）。本文将通过详细的步骤、代码示例、甘特图和类图，帮助大家理解这两种
文章目录1. 简介2. 概述2.1. 什么是GAN（生成对抗网络）2.2. 什么是DCGAN（深度卷积生成对抗网络）3. 输入4. 数据5. 实现5.1. 权重初始化5.2. 生成器5.3. 判别器5.4. 损失函数和优化器5.5. 训练5.5.1. 第一部分 - 训练判别器5.5.2. 第二部分 - 训练生成器6. 结果6.1. 损失随迭代次数的变化趋势图6.2. 可视化G的训练过程6.3. 真
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2023-11-03 20:42:11
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一点点总结 回过头看看这三天的模型，从一般LSTM Seq2Seq -> GRU Seq2Seq -> 基于注意力机制的 Seq2Seq 在构建模型的时候，对Encoder和Decoder进行拆分，最后通过Seq2Seq整合，如果含有Attention机制，还需要增加attention模块。1. 先看三个模型的Encoder部分Encoder就是处理输入
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2024-06-21 08:26:02
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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 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
109阅读
# PyTorch RPC DDP: 分布式深度学习的利器
![](
## 引言
分布式深度学习是一种利用多台计算机进行训练的方法，可以加快训练速度，并处理更大规模的数据集。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了一种名为RPC DDP（Remote Procedure Call Distributed Data Parallel）的工具，用于实现分布式深度学习。
本文将介绍PyTo
原创
2023-08-23 11:54:17
98阅读
# 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
421阅读
# 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
126阅读
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
