文章目录一、DataParallel使用方式1. 使用方法2. 负载不均衡（显存使用不平衡）二、DistributedParallel使用方式1. 单机多卡2. 多机多卡2.1.初始化2.1.1.初始化`backend`2.1.2.初始化init_method2.1.2.1.使用TCP初始化2.1.2.2.使用共享文件系统初始化2.1.3.初始化rank和world_size2.1.4.初始化中
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2023-12-02 14:09:42
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使用 torch.multiprocessing 取代torch.distributed.launch启动器 我们可以手动使用 torch.multiprocessing 进行多进程控制。绕开 torch.distributed.launch 自动控制开启和退出进程的一些小毛病 使用时，只需要调用 torch.mult
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2023-10-17 19:50:00
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# 使用 PyTorch 实现多进程训练
在深度学习的训练过程中，尽可能提高训练效率是每位开发者都追求的目标。PyTorch 提供了 `multiprocessing` 库，让我们得以实现多进程并行计算。本文将带领你了解如何在 PyTorch 中实现多进程训练。
## 整体流程
下面是一个简化的步骤表，以展现使用 PyTorch 进行多进程训练的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --
目录
一. torch数据并行二. No Modules 一. torch数据并行DataParallel是单进程，多线程情况，DistributedDataParallel支持多进程多线程(当然你可以当做单进程多线程使用)。关于更细致的解释不多说：参考关于进程的执行：粗暴的方式，直接在多个命令行执行多个python train.py --rank 0，通过命令行参数控制进
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2024-02-03 09:30:34
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在深度学习的领域，尤其是大规模模型训练时，使用多卡和多进程加速训练显得尤为重要。为了有效利用现代计算硬件的能力，采纳深度学习多卡多进程的方法，可以显著提高训练效率和模型性能。然而，在实际的操作中，许多开发者发现自己面临着“深度学习多卡多进程怎么用”的问题，本文将详细记录解决该问题的过程。
## 问题背景
随着深度学习技术的不断发展，尤其在大型神经网络的训练中，模型的大小和数据集的复杂性不断上升
1 课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch 模型推理及多任务通用范式》课程中的第四节课进行学习。2 作业题目必做题: (1) 对 “./images/car.jpg” 做语义分割，提取出里面的车辆，模仿上课时，对“可视化推理结果”和“BGRA 四通道图”进行保存。(2) 自己找 2 张
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2023-08-08 15:29:29
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一.进程新进程的创建都是由一个已经存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的。1.在UNIX中：fork会创建一个与父进程一摸一样的副本2.在Windows：系统调用CreateProcess创建进程进程的状态程序遇到IO操作(Input、output)，会阻塞，IO完成会进入就绪状态，此时等待cpu执行。正在执行的程序时间片完(cpu切到其他程序执行)，会进入就绪状态。1.进程创建方式在
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2023-11-15 18:34:26
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文章目录导包准备训练数据（同单进程）构造模型（同单进程）构造训练代码（同单进程）开始训练（这里设置多进程！）验证多进程下参数的有效性完整的代码 导包import torch.multiprocessing as mp
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data这里使用torch.multiprocessin
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2023-08-01 18:12:27
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写在前面因为项目的需要，开始接触模型推理（Model Inference）和模型服务化（Model Serving），即模型部署（Model Deployment）。近期在做PyTorch模型部署有些学习心得，趁热打铁记录下来。如果文章中有纰漏，非常欢迎斧正！本文需要读者对torch有一定的了解，因为本文将讨论的重点是torch的模型保存的加载的办法、当前基于torch模型的几种服务化框架。全文将
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2023-09-14 16:24:17
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Pytorch Distributed现在的模型越来越大，并行显得越来越重要，而众所周知，pytorch 的并行文档写的非常不清楚，不仅影响使用，甚至我们都不知道他的工作原理。一次偶然的机会，我发现了几篇在这方面写的很好的文章，因此也准备参考别人的（参考的文章在Reference部分列出）再结合自己的使用经验总结一下。nn.DataParallelPytorch的数据并行方式，是经常使用的单机多卡
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2023-10-23 12:36:49
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文章目录Tensoflow 1的 用法Tensorflow 2 的用法2.0 分布式策略：`tf.distribute.MirroredStrategy`2.1 方式1：混杂`custom training loops` 和 `keras model`2.2 方式2：纯 custom training loop方式参考 Tensoflow 1的 用法在tensorflow中，变量是复用的，变量通
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2024-03-22 07:21:47
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pytorch单机多卡DDP分布式训练pytorch分布式训练分布式参数初始化数据集分布式划分模型分布式包装模型保存与加载整体训练大致框架模型训练 pytorch分布式训练笔者所知道的常见分布式训练方式有两种，第一种是nn.DataParallel (DP)，第二种是nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)。DP：（使用单进程控）将模型和数据加载到多个
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2023-09-24 10:56:46
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新年了还是好 好学torch ,这次是分布式DataParallel，混合精度，Horovod其实单机多卡的办法还有很多(如下)。1、nn.DataParallel 简单方便的 nn.DataParallel2、torch.distributed 使用 torch.distributed 加速并行训练3、apex 使用 apex 再加速。这里，记录了使用 4 块 Te
作者丨纵横Take-Away笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例（单机多卡），需要的同学可以当作 quickstart 将需要的部分 copy 到自己的项目中（Github 请点击下面链接）：这里，笔者记录了使用 4 块 Tesla V100-PICE 在 ImageNet 进行了运行时间的测试，测试结果发现 Apex 的加速效果最好，但与 Horovod/
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2023-08-02 21:25:40
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# PyTorch DDP 多进程简介
在深度学习中，训练大型模型通常需要处理大量的数据，这对于单个设备而言可能是一项令人望而却步的挑战。为了解决这一问题，PyTorch 提供了分布式数据并行（Distributed Data Parallel，简称 DDP）功能，使得我们能够在多个 GPU 甚至多个节点上并行训练模型。本文将介绍 PyTorch DDP 的基本概念、使用方法，并提供一个简单的代
原创
2024-09-18 04:00:00
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# PyTorch 多进程推理的深入探讨
在现代深度学习应用中，推理（Inference）是一个关键步骤。尤其是在需要实时性和高效率的场景下，多进程推理可以显著提升性能。本文将深入探讨如何使用 PyTorch 实现多进程推理，提供详细的代码示例，并通过状态图和关系图帮助更好地理解相关概念。
## 什么是多进程推理？
在深度学习模型部署的过程中，推理是指利用训练好的模型进行预测的过程。单线程推
原创
2024-08-02 06:29:39
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1. 多进程与多线程（1）背景：为何需要多进程或者多线程：在同一时间里，同一个计算机系统中如果允许两个或者两个以上的进程处于运行状态，这便是多任务。多任务会带来的好处例如用户边听歌、边上网、边打印，而这些任务之间丝毫不会互相干扰。使用多进程技术，可大大提高计算机的运算速率。（2）多进程与多线程的区别：进程：程序在计算机上的一次执行活动。进程分为：系统进程和用户进程。当运行一个程序时，实际就是启动了
目录2.1 机器学习的本质是分类与回归2.1.1 分类问题2.1.2 回归问题2.1.3 构成机器学习的元素2.2 Pytorch的基本概念2.2.1 张量、变量与nn.module2.2.2 张量与机器学习的关系2.3 tensor编程基础2.3.1 正常定义的tensor(ones、eye、zeros)2.3.2 特殊定义的tensor (zeros_like、ones_like)2.3.3&
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到一些报错。这些报错往往与进程间的通信、共享内存或模型序列化有关。下面是我对“PyTorch多进程报错”的详细分析和解决过程。
## 背景
在进行深度学习模型训练时，我们往往希望利用多核CPU加速训练过程。PyTorch 提供了简单的接口来支持多进程。但是，当多个进程尝试共享资源时，由于Python的GIL(Global Interpreter L
# PyTorch 多进程打印指南
在深度学习与分布式计算的领域中，多进程（multiprocessing）是一种高效的方式来利用计算机的多核处理能力。尤其是在使用 PyTorch 进行模型训练时，合适地运用多进程可以大幅提升训练速度和效率。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用多进程，并且通过一个简单的示例展示多进程打印的实现方式。
## 什么是多进程？
多进程是一个计算机科学中的概念，
