# PyTorch多卡和单卡训练代码示例
在深度学习的训练过程中，选择适当的设备进行模型训练至关重要。对于大型模型和数据集，单卡训练可能会导致计算资源的不足，从而延长训练时间。为此，PyTorch提供了多GPU训练的功能，以帮助我们更高效地利用计算资源。本文将介绍如何使用PyTorch进行单卡和多卡训练，并提供相应的代码示例。
## 1. PyTorch简介
PyTorch是一个开源深度学习
不做具体的原理分析和介绍（因为我也不咋懂），针对我实际修改可用的一个用法介绍，主要是模型训练入口主函数（main_multi_gpu.py）的四处修改。0. 概述使用DDP进行单机多卡训练时，通过多进程在多个GPU上复制模型，每个GPU都由一个进程控制，同时需要将参数local_rank传递给进程，用于表示当前进程使用的是哪一个GPU。要将单机单卡训练修改为基于DDP的单机多卡训练，需要进行的修改
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2023-10-17 20:27:15
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本文将记录如何使用单机多卡GPU的方式进行训练，主要是采用DP模式（DDP模式一般用于多机多卡训练）。1、DP模式基本原理 DP模型进行单机多卡训练基本步骤如下：（1）将模型复制到各个GPU中，并将一个batch的数据划分成mini_batch并分发给给个GPU（2）各个GPU独自完成mini_batch的前向传播，并把获得的output传递给GPU_0（主GPU）（3）GPU_0整合各个G
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2023-07-28 21:37:11
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01 为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。02 常见的多GPU训练方法1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU
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2023-08-06 21:27:34
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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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当数据量或者模型很大的时候往往单GPU已经无法满足我们的需求了，为了能够跑更大型的数据，多GPU训练是必要的。PyTorch多卡训练的文章已经有很多，也写的很详细，比如：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98535650https://zhuanlan.zhihu.com/p/74792767 不过写法各异，整合到自己的祖传代码里又有一些问题，在此记录一下踩坑。DataPa
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2023-09-09 18:54:21
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先说明一下背景，目前正在魔改以下这篇论文的代码：https://github.com/QipengGuo/GraphWriter-DGLgithub.com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 ==> 简称 DPtorch.nn.parallel.Distr
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2024-03-14 21:26:07
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main.py train训练代码阅读心得阅读代码官方的ImageNet例子设备处理args = parser.parse_args()
if args.seed is not None:
random.seed(args.seed)
torch.manual_seed(args.seed)
# 由于计算中有随机性，每次网络前馈结果有差异
# 为了避免这种结果波动，设
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2024-04-16 15:55:20
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# PyTorch分布式训练转单卡训练方案
随着深度学习模型的日益复杂，分布式训练成为了提升训练效率的重要手段。然而，在某些情况下，我们可能需要将多卡训练的模型迁移至单卡训练，比如在调试或模型测试阶段。本文将详细介绍如何将PyTorch中使用的分布式训练代码改为单卡训练，并提供相应的代码示例和状态图以供参考。
## 1. 问题背景
在大规模深度学习任务中，为了加快训练速度，我们通常会使用多张
# PyTorch多卡训练：是否真能获得更好的结果？
在深度学习中，我们通常面临着不断增长的模型规模和数据量。这使得训练过程变得越来越复杂且耗时。因此，利用多张GPU进行并行计算以加快模型训练的速度，成为了一个热门的话题。但是，很多人可能会问：“使用多卡训练的结果真的比单卡更好吗？”本文将深入探讨这一问题，并通过代码示例进行阐明。
## 多卡训练概述
PyTorch提供了`torch.nn.
# 多卡Apex训练PyTorch代码
PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛应用于各种深度学习任务。随着深度神经网络的规模不断增加，单个显卡的计算能力已经无法满足训练的需求。因此，需要使用多卡并行计算来加速模型的训练过程。Apex是一个优化工具包，可以在PyTorch中实现多卡并行训练，提升训练速度和效率。
本文将介绍如何使用Apex在PyTorch中进行多卡并行训练，并提供一个简单的
原创
2023-10-10 14:02:50
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1. 常见的多GPU使用方法模型并行（model parallel） -> 大型网络（对速度没有提升） 当模型需要的显卡很大，一张GPU的显存放不下时，使用这种方式就可以训练一个大型的网络数据并行（data parallel）-> 加速训练速度 可以将整个模型放到一张GPU时，我们可以将每一个模型放到每一个GPU上，让它们同时进行训练（正向传播+反向传播）2. 训练速度与GPU数量之间
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2023-11-18 14:51:41
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这是总结了很多了网上的方法，然后经过实验感觉应该OK的：前提是在显存够用的情况，并且batch_size足够大了（比如16+的时候了），只想着减少时间复杂度的情况下，所以这个时候一定是使用空间换取时间的（与checkpoint相反）1.减少训练步骤中掺杂的其他的东西：只留下 optimizer.zeors_grad() -> loss.backward()（最花时间，非常漫长）-> t
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2023-09-12 11:34:43
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分布式运算库有deepspeed，horovod等，工具很多，主要来学习一下pytorch中提供的nn.Dataparallel和distributeddataparallel，目前的卡资源越来越多，多卡训练已经是必须的方式了。1.单击多卡，一般单机多卡就够了，第一个材料做了单机多卡和多机多卡的性能比较。1.
net = torch.nn.DataParallel(net).cuda(
由于transformer模型参数量巨大，数据集也巨大，所以对显卡需求越来越大，单卡训练非常的耗费时间。实验室还有不少显卡但是不会用多卡就很糟心，所以得把多卡用上。多卡用到的库有不少，最受欢迎的应该是DP和DDP，但是DP只能解决显存不足的问题，并不能减少时间，所以DDP采用的更多。说到单机多卡，网上的教程倒是不少，原理解析的也挺明白，所以废话留在后头，直接来一个DDP的单机多卡通用模板。在自己测
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2023-09-02 16:50:22
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目录一、多GPU单机多卡训练的方法1、nn.DataParallel2、 torch.distributed3、一些注意的地方二、实战演练三、单机多卡训练下的一个加速trick——梯度累加 多GPU训练能够加快模型的训练速度，也可以实现在单卡上不能训练的模型可以使用多个小卡达到训练的目的。多GPU训练可以分为单机
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2023-08-16 18:59:42
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目录目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2.多机多gpu训练2.1.初始化2.1.1.初始化backend2.1.2.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
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2023-11-18 20:47:28
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在进行多卡训练的时候，经常会出现GPU利用率上不来的情况，无法发挥硬件的最大实力。 造成这种现象最有可能的原因是，CPU生成数据的能力，已经跟不上GPU处理数据的能力。方法一常见的方法为修改Dataloader里面的线程数量，利用多线程技术提高数据生产能力，但是这种方法提速并不是特别明显。train_loader = DataLoader(dataset, batch_size,shuffle=T
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2023-06-08 19:30:24
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大模型对于计算资源的要求越来越高，如何在有限的资源下开展训练？对于公司尤其是个人开发者来说，是一个非常有价值的问题。本文将主要介绍大模型训练技巧，在单卡和多卡上的不同策略，以及对于性能的评测。 文章目录1.GPU训练性能的测试脚本2.设置3.单卡性能内存消耗（这里指GPU的内存，即显存）实验现象性能优化1.kernal fusion操作：2.grad_accum3.丢弃中间结果Megatron模型
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2023-12-12 11:25:51
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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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