# 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
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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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
PyTorch并行计算: DistributedDataParallel一、为什么要并行计算？二、基本概念三、DistributedDataParallel的使用1. torch.distributed2. torch.multiprocessing四、一些BUG和问题 这部分是nn.DataParallel的后续，想看DataParallel为什么要用DistributedDataParall
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2023-07-27 18:00:03
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。“模型并行”需要解决的首要问题就是模型太大，导致单张GPU无法完整的加载整个模型。由于数据并行方法模型会被复制（广播），面临这种情况时数据并行也无济于事，模型并行能够将模型拆分到各个GPU当中，以解决上述问题。1.序言 上一章讲到的DataParallel已经能够实现单机多卡训练，但它不适合模型很大的情况，原因在于它会将模型复制成多份。接下来将介绍的方法会将模型进行分割，这也使得每张GPU中
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2023-07-30 20:52:59
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### PyTorch 数据并行推理：高效利用计算资源
随着深度学习模型的不断增大和复杂化，推理过程中的计算需求急剧上升。为了解决这一问题，PyTorch 提供了数据并行 (Data Parallel) 的策略来加速模型在多个 GPU 上的推理。本文将探讨 PyTorch 数据并行推理的基本原理，并提供示例代码以帮助读者更好地理解这一过程。
#### 数据并行的基本原理
数据并行是指将输入数
前言机器学习和深度学习的本质是从过去获取一些数据，构建算法（如神经网络）来发现其中的模式，并使用发现的模式来预测未来。有很多方法可以做到这一点，并且一直在发现许多新方法。本节内容我们将介绍一个标准的 PyTorch 工作流程（它可以根据需要进行更改）。 现在，我们将使用此工作流程来预测一条简单的直线。具体如下: 名称内容1. 准备数据数据几乎可以是任何东西，在本文中，我们将创建一
一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 23:48:36
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 15:33:39
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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1. Pytorch介绍常见深度学习框架近几年深度学习崛起，它的崛起背后最大的功臣-深度学习框架。如果没有这些深度学习框架，深度学习绝对不会像现在一样“平民化”，很多人可能陷入在茫茫的数学深渊中。有了可方便使用的深度学习框架，我们可以把所有精力花在如何设计模型本身上，而不用再去关注模型优化的细节，所有的事情均由框架来负责，极大降低了深度学习使用的门槛。这也是为什么现在只要经过短期有效训练的开发工程
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2024-05-19 06:43:56
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DataParallel可以在单个机器上的多个GPU上并行运行模型。它会自动将模型划分为多个块，每个块分别在不同的GPU
原创
2023-05-18 17:20:17
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解决了PyTorch 使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练时出现了一个BUG, 困扰许久:RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor
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2024-07-29 11:05:56
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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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Pytorch 快速详解如何构建自己的Dataset完成数据预处理(附详细过程)Pytorch(五) 使用DataSet和DataLoader数据加载在这篇文章中我已经简单的介绍了Dataset和DataLoader的简单用法,但是大多数实际情况中数据集的存储都没有那么简单,所以写了本文来记录一下如何自定义DataSet介绍在实际的案例当中,如图像分类等任务来说,我们需要训练的数据集往往是存储在一
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2023-10-29 08:30:55
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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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# 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 |
|
# 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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Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理本篇为学习笔记，与参考文中有出入的地方，用黄色标记出来。主要参考：1. Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程2. onnxruntime安装与使用（附实践中发现的一些问题）3. TensorRT_Test一. Pytorch导出onnx模型新建一个export_onnx.py文件，全部内容如
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2024-01-17 10:41:12
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