目录一、数据增强二、transforms——裁剪1. transforms.CenterCrop2. transforms.RandomCrop3. RandomResizedCrop4. FiveCrop5.TenCrop三、transforms——翻转、旋转 1. RandomHorizontalFlip 2. RandomVerti
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2024-01-10 22:48:44
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由于之前安装tensorflow的时候踩了不少坑，所以我现在搭建深度学习环境已经十分熟练啦（哈哈哈）。话不多说，下面就来说一下怎么搭建pytorch并配合英伟达GPU加速。首先我先来说一下我已开始大概的思路：先用anaconda创建一个python3.6的虚拟环境，然后再往里面加入pytorch等需要的一系列深度学习相关的库。 首先第一步，连上清华镜像想要加速安装（因为家里的网速特别慢），用以前的
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2023-09-26 18:50:51
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# PyTorch 多机器 LLAMA
## 引言
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受欢迎的开源框架，它在构建神经网络模型方面提供了便利和灵活性。然而，在处理大规模数据集和复杂模型时，单台机器的计算能力可能无法满足需求。为了解决这个问题，PyTorch 提供了多机器训练功能。其中，LLAMA (Large-Scale Learning with Massive Arrays) 是一种在多
原创
2024-01-17 19:29:27
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# PyTorch 多机器 Llama
PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口，帮助开发者构建和训练神经网络模型。在大规模数据和复杂任务的情况下，单台机器的计算能力可能无法满足需求。这时，我们可以利用多台机器进行分布式计算，加速模型训练的过程。PyTorch 提供了 Llama（Large-scale Learning with Multi-machi
原创
2024-01-16 19:50:04
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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 RPC实现教程
## 引言
在本教程中，我将教你如何使用PyTorch RPC实现分布式训练和推理。PyTorch RPC是一个强大的工具，可以使开发者能够在多台机器上分发和协调模型的训练和推理任务。
在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
## 整体流程
下面是使用PyTorch RPC实现分布式训练和推理的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-08-29 03:17:42
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# PyTorch RPC DDP: 分布式深度学习的利器
或queue()。判断熔断器(circuit-breaker)是否打开或者半打开状态，如果打开跳到步骤8，进行回退策略，如果关闭进入步骤4。 open状态说明打开熔断，也就是服务调用方执行本地降级策略，不进行远程调用。 closed状
Spring中，用JMS搞RPC时会用到：org.springframework.jms.remoting.JmsInvokerServiceExporterorg.springframework.jms.remoting.JmsInvokerProxyFactoryBean
spring在实现RPC的几种方式上都提供了风格一致的支持。
在这里我打算把几种RPC模型记录下来并作比较。
RMIH
简介摘要 SOFA 是蚂蚁金服自主研发的金融级分布式中间件，包含构建金融级云原生架构所需的各个组件，包括微服务研发框架，RPC 框架，服务注册中心，分布式定时任务，限流/熔断框架，动态配置推送，分布式链路追踪，Metrics监控度量，分布式高可用消息队列，分布式事务框架，分布式数据库代理层等组件，是一套分布式架构的完整的解决方案，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。 SOFARPC是蚂蚁金服开源的
文章目录
一、互联网架构演变
1.1 RPC架构
1.2 SOA架构
1.3 微服务架构
1.4 SOA vs 微服务
二、RPC 基本概念
2.1 RPC 协议
2.2 RPC 框架
2.3 RPC 运行流程
2.4 RPC vs HTTP
提示：以下是本篇文章正文内容，Dubbo 系列学习将会持续更新
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2024-04-03 00:00:19
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1.模型并行 vs 数据并行左侧模型并行：是网络太大，一张卡存不了，那么拆分，然后进行模型并行训练。右侧数据并行：多个显卡同时采用数据训练网络的副本。2.模型并行用的比较少，目前没有啥例子来说明一下这模型并行。3.数据并行这种并行方式用的比较多，资料也比较多，我有实际应用过，积累如下。数据并行的操作要求我们将数据划分成多份，然后发送给多个 GPU 进行并行的计算。注意：多卡训练要考虑通信开销的，是
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2023-08-28 09:05:35
213阅读
torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写简便，使用仍十分广泛。示例：import torch
import torch.nn as nn
...
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2023-06-30 16:53:10
377阅读
PyTorch源码浅析：简介这个系列文章自底向上针对PyTorch核心源码进行解析，从Tensor库→神经网络算符→自动微分引擎→Python扩展，一共五篇。代码较多，理解有限，如发现理解不当或表达不妥的地方，还请在评论区指出。目录1. THTensorPyTorch中Tensor的存储和表示分开，多个THTensor可能共享一个THStorage，每个THTensor可能拥有不同的view（e.
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2023-09-21 10:19:32
54阅读
说明在前面讲模型加载和保存的时候，在多GPU情况下，实际上是挖了坑的，比如在多GPU加载时，GPU的利用率是不均衡的，而当时没详细探讨这个问题，今天来详细地讨论一下。问题在训练的时候，如果GPU资源有限，而数据量和模型大小较大，那么在单GPU上运行就会极其慢的训练速度，此时就要使用多GPU进行模型训练了，在pytorch上实现多GPU训练实际上十分简单：只需要将模型使用nn.DataParalle
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2023-07-29 20:11:30
152阅读
1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境
conda activate env_name # env_name换成环境名称
# 安装onnx
pip install onnx
# 安装onnx runtime
pip install onnxruntime # 使用CPU进行推理
# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理
复制代码2.导出模型im
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2024-02-26 15:11:04
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前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5，因为在训练的时候，机器上的两张卡只用到了一张，所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络，当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的，这里只是研究怎么调用两张卡。现有方法在网络上查找了多卡训练的方法，总结起来就是三种：nn.DataParallelpytorch-encodingdistribute
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2023-07-24 17:38:23
311阅读
PyTorch 分布式训练DDP 单机多卡快速上手本文旨在帮助新人快速上手最有效的 PyTorch 单机多卡训练，对于 PyTorch 分布式训练的理论介绍、多方案对比DP与DDP我们知道 PyTorch 本身对于单机多卡提供了两种实现方式DataParallel（DP）：Parameter Server模式，一张卡位reducer，实现也超级简单，一行代码。DistributedDataPara
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2024-01-24 23:24:13
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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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目录1.预备知识1.1 主机(Host)，节点(Node)，进程(Process)和工作结点(Worker)。1.2 World，Rank，Local Rank1.2.1 World1.2.2 Rank1.2.3 Local Rank2. PyTorch单机多卡数据并行2.1 多进程启动2.1.1 多进程启动示例2.2 启动进程间通信2.2.1 初始化成功示例2.2.2 初始化失败示例2.2.3
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2023-09-28 21:44:24
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