# 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
转载
2023-11-03 20:42:11
186阅读
## 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
106阅读
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
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
转载
2023-11-26 20:25:40
219阅读
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
转载
2024-03-30 22:08:51
232阅读
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
转载
2023-12-07 13:23:37
166阅读
好东西先转发收藏NICE！1.美图秀秀：http://xiuxiu.web.meitu.com/刚开始做电商我就是用它来批量加水印拼图的！不光有网页版还有客户端都一样好用。 2.智图https://zhitu.isux.us/智图是腾讯ISUX前端团队开发的一个专门用于图片压缩和图片格式转换的平台，其功能包括针对png,jpeg,gif等各类格式图片的压缩，以及为上传图片自动选择最优的
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
转载
2023-11-19 09:09:57
119阅读
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
转载
2023-12-26 10:44:25
118阅读
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
转载
2024-06-21 08:26:02
103阅读
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
转载
2024-07-26 17:45:54
98阅读
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
转载
2023-11-23 20:18:56
68阅读
# 深入理解 DeepSpeed、PyTorch 和 DDP 的区别
在深度学习的训练中，尤其是大规模模型的训练，分布式训练变得非常重要。PyTorch 提供了多种分布式训练方案，而 DeepSpeed 是一个高效的高级分布式训练库。本文将对 DeepSpeed、PyTorch 和 DDP（Distributed Data Parallel）进行比较，帮助大家理解它们的功能和适用场景。
##
原创
2024-10-03 07:17:10
810阅读
# 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
163阅读
Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一、Dataparallel（DP） 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单，只需要一句话即可： net = nn.Dataparallel(net, devi ...
转载
2021-07-16 15:51:00
2470阅读
2评论
一、聊聊DP和DDPpytorch中的有两种分布式训练方式一种是常用的DataParallel(DP)另外一种是DistributedDataParallel(DDP)两者都可以用来实现数据并行方式的分布式训练两者的区别如下：DP采用的是PS模式，DDP采用的是Ring-all-reduce模式DP是单进程多线程的实现方式，DDP是采用多进程的方式DP只能在单机上使用，DDP单机和多机都可以使用D
转载
2023-11-06 13:46:50
1162阅读
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
转载
2024-01-30 19:24:47
262阅读
# 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
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:
转载
2023-10-18 17:22:46
170阅读
