文章目录简要概览源码解析DataParallel类初始化：前向传播data_parallel实例 简要概览 pytorch官方提供的数据并行类为：torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 当给定model时，主要实现功能是将input数据依据batch的这个维度，将数据划分到指定的设备上
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2024-02-14 23:30:13
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一、数据并行（DP ）1、概念：相同的模型分布在不同的GPU上，在不同的GPU上使用不同的数据。每一张GPU上有相同的参数，在训练的时候每一个GPU训练不同的数据，相当于增大了训练时候的batch_size。 数据并行基于一个假设：所有节点都可以放下整个模型。这个假设在某些模型上（如GPT3）是不合理的，因此我们还需要模型并行。2、并行方式：同步训练：每个前向、反向结束后显示同步（把每一个GPU
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2023-10-11 10:40:59
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# PyTorch模型并行的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在PyTorch中实现模型并行。本文将分为以下几个步骤来详细介绍整个流程。
## 步骤概览
下面是实现PyTorch模型并行的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据集 |
| 步骤2 | 定义模型 |
| 步骤3 | 分配模型到多个设备 |
| 步骤4 | 定义损失函
原创
2023-08-14 17:23:05
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# 在 PyTorch 中实现模型并行的完整指南
模型并行是处理大模型和大数据集时的一种有效策略，它允许将模型的不同部分分布到不同的计算设备上，从而提高计算的效率。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在 PyTorch 中实现模型并行。下面是我们将遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 初始化环境和必要的库 |
| 2 | 定义模型架构 |
|
最近在学习mmdetection的分布式数据并行，其中涉及到pytorch的DP和DDP，到网上搜集了很多资料，通过这篇文章来总结一下。一、并行随着网络模型越来越大，并行技术越来越必不可少。这篇文章中记录了我们为什么需要并行技术，以及对并行技术做了简要的总结：常见的分布式并行策略。 简而言之，并行技术可以加快训练速度以及解决显存不足的问题。 今天我们主要讨论的数据并行。二、DataParallel
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2023-10-05 12:00:20
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文章目录1 为什么要做并行计算2 CUDA是个啥3 做并行的方法3.1 **网络结构分布到不同的设备中(Network partitioning)**3.2 **同一层的任务分布到不同数据中**(**Layer-wise partitioning**)3.3 **不同的数据分布到不同的设备中，执行相同的任务(Data parallelism)**4 参考链接 在利用PyTorch做深度学习的过程
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2023-09-28 17:55:11
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一.简介TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是50ms，那么用tensorRT加速的话，可能只需要10ms。当然具体能加速多少也不能保证，反正确实速度能提升不少。但是TensorRT坑爹的地方在于，有些模型操作是不支持的、又或者就算支持但是支持并不完善，对于这些难题，要么自己写插件，要么就只能等待官方
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2023-08-21 12:36:11
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文章目录前言模型训练套路1.准备数据集2.训练数据集和测试数据集的长度3.搭建网络模型4.创建网络模型、损失函数以及优化器5.添加tensorboard6.设置训练网络的一些参数7.开始训练模型8.查看tensorboard的结果模型验证套路1.输入图片2.加载网络模型3.验证结果总结 前言本周主要学习了Pytorch的使用，用Dataset读取文件中的数据，DataLoader对Dataset
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2023-08-11 20:22:27
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# PyTorch模型并行
在处理大规模的神经网络模型时，我们常常遇到无法在单个GPU上存储和训练的情况。为了解决这个问题，PyTorch提供了模型并行的功能，允许我们将模型分割成多个部分，并在不同的设备上并行计算。
本文将介绍如何使用PyTorch进行模型并行，并通过解决一个实际问题来说明它的应用。
## 实际问题
假设我们要训练一个深度神经网络模型来识别图像中的猫和狗。我们有一台计算机
原创
2023-12-09 11:13:18
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PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
本文为实战篇，介绍搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移。 1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一共有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片，大家可以登录h
# PyTorch 模型并行推理入门指南
在深度学习领域，模型并行是一种有效分配计算资源的策略，特别是在实施大型神经网络时。本文将带你逐步了解如何在 PyTorch 中实现模型并行推理，帮助你从零开始掌握这一重要技术。
## 1. 模型并行推理的流程
下面是实现 PyTorch 模型并行推理的一般步骤：
| 步骤 | 描述
目录0.查看 GPU 信息1.nn.DataParallel2.torch.distributed3.torch.multiprocessing4.horovod 实现 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15704.pdf 在这篇论文中，来自 Facebook AI 和华沙大学的研究者介绍了 PyTorch 分布式数据并行模型的设计、实现以及评估。从 v1.5 开始
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2023-08-16 10:05:56
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作者：William Falcon导读一个step by step的指南，非常的实用。 不要让你的神经网络变成这样
让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。本指南从最简单的结构到最复杂的
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2023-08-24 10:34:11
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DistributedDataParallel（DDP）在module级别实现数据并行性。它使用torch.distributed包communication collectives来同步梯度，参数和缓冲区。并行性在单个进程内部和跨进程均有用。在一个进程中，DDP将input module 复制到device_ids指定的设备，相应地按batch维度分别扔进模型，并将输出收集到output_dev
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2023-10-20 15:51:38
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1.BroadcastingBroadcasting能够实现Tensor自动维度增加（unsqueeze）与维度扩展（expand），以使两个Tensor的shape一致，从而完成某些操作，主要按照如下步骤进行：从最后面的维度开始匹配（一般后面理解为小维度）；在前面插入若干维度，进行unsqueeze操作；将维度的size从1通过expand变到和某个Tensor相同的维度。举例：Feature
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2024-06-07 21:52:43
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在这篇博文中，我们将详细介绍如何在多机环境中使用 PyTorch RPC 进行模型并行。我们将逐步分析环境要求、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及迁移指南等内容，以确保实现高效的模型并行。
## 环境预检
在进行 PyTorch RPC 多机模型并行之前，首先要确保环境满足以下基本要求：
### 系统要求
| 操作系统 | 版本 |
|------------|
# PyTorch模型并行计算框架入门指南
在深度学习中，模型并行计算是一种将大型模型分散到多个设备（如GPU）上进行训练的技术。这种方式能够显著提高训练速度，特别是当模型超大时。本文将逐步教你如何实现一个PyTorch模型并行计算框架。
## 流程概述
首先，我们将介绍实现模型并行计算的基本步骤，以下是步骤表：
| 步骤 | 描述
填充和步幅卷积核带来的问题—输入形状不断减小更大的卷积核可以更快的减小输出大小
形状从减少到解决方案
填充—在输入周围添加额外的行/列—一般用0填充理论依据
填充行列，输出形状为为了保证输出结构的不变化我们一般取步幅—每次卷积核移动的步数输入大小比较大的时候，输出可以成倍减少理论依据
给定高度和宽度的步幅，输出形状是如果, 如果输入高度和宽度可以被步幅整除总结
项目源码已上传至githubCIFAR10Model，如果有帮助可以点个star简介在前文【Pytorch】10.CIFAR10模型搭建我们学习了用Module来模拟搭建CIFAR10的训练流程 本节将会加入损失函数，梯度下降，TensorBoard来完整搭建一个训练的模型基本步骤搭建神经网络最主要的流程是导入数据集（包括训练集和测试集）创建DataLoader
创建自定义的神经网络选择损失函数与
当模型很大时，如何加速计算（一）pytorch多GPU并行训练一般来说，多GPU训练方法包括模型的并行（如AlexNet），数据并行（复制模型，数据不同，扩大了batch_size）。当然，随着GPU 的增加，训练速度的提升也是递减的，毕竟多GPU 之间通信也会占用一部分资源。 在每个GPU训练step结束后，将每块GPU的损失梯度求平均。如果不用同步BN，而是每个设备计算自己的批次数据的均值方差
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2023-10-19 06:35:48
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