# PyTorch如何多rank同步方案解析
在分布式训练中，PyTorch提供了多种机制来实现不同rank之间的同步。这些机制包括使用`torch.distributed`模块中的函数来进行通信和同步操作，以及使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`模块来自动处理同步。
在本文中，我们将探讨使用
原创
2023-11-26 10:03:24
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第4章 pytorch基础pytorch4.1数据类型dimension为0的标量dim为1dim，size/shape区别dim为2dim3适合rnndim4适合图片，CNN随机生成4.2 生成torch不初始化的tensor后面一定要覆盖full:全填充arange/range4.3 索引与切片基础索引方式连续索引隔行采样index_select直接选取...表示所有都取，方便书写mask 和
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2023-09-11 21:30:20
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PyTorch的一个简单的网络1 class ConvBlock(nn.Module):
2 def __init__(self):
3 super(ConvBlock, self).__init__()
4 block = [nn.Conv2d(...)]
5 block += [nn.ReLU()]
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2024-06-18 21:47:03
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同个人博客网站 : www.serendipper-x.cn ??第一部分是PyTorch中有关Tensor的一些基本用法，因为之前并没有系统学习过PyTorch，所以现在看书的同时慢慢学习PyTorch的知识第二部分是原书的知识和一些自己的理解一、PyTorch 中的Tensor1.1 Tensor的创建1.2 Tensor的数据类型1.2.1 torch.FloatTensor1.2.2 to
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2023-08-01 20:12:38
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# 解决多卡训练loss同步的方案
在使用PyTorch进行多卡训练时，由于每个GPU上的计算是并行的，导致在计算loss时可能会出现不同GPU上的loss值不一致的情况。为了解决这个问题，我们可以使用PyTorch提供的`torch.distributed`包中的`all_reduce`函数来同步所有GPU上的loss值，以保证在更新模型参数时的一致性。
## 方案实现
### 环境设置
原创
2024-07-07 04:33:29
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Threading模块是python3里面的多线程模块，模块内集成了许多的类，其中包括Thread，Condition，Event，Lock，Rlock，Semaphore，Timer等等。下面这篇文章主要通过案例来说明其中的Event和Segmaphore（Boundedsegmaphore）的使用。关于Lock的使用可以移步到我之前写的文章python同步原语--线程锁。 Event
# 如何在 PyTorch 中获取 Rank
在使用 PyTorch 进行分布式训练时，获取当前进程的 Rank 号是十分重要的。Rank 号反映了当前进程在所有参与者中的身份。本文将指导你通过一个简单的流程，学习如何在 PyTorch 中获取 Rank 号。
## 任务流程
以下是实现该功能的总流程，我们将每一步进行详细说明：
| 步骤 | 描述
BUG1在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，n），target为真实分类的标签。 如果输入的input类型为torch.cuda.FloatTe
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2024-07-01 16:22:43
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张量Tensor tensor是pytorch的一种特殊的数据格式，它表示多维数组概括了所有数学意义和计算机意义上的向量形式。Rank/shape概念Rank：表示我们需要多少个索引来访问或引用张量数据结构中包含的元素，即代表维度数Shape(size)：告诉我们每个轴的长度，即每个轴上有多少个数据Rank=len(shape) Shape是很重要的东西，因为它包含了rank,size
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2023-12-07 08:30:15
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标题：Python数据框（DataFrame）多列排名及应用
# 引言
在数据分析和机器学习中，对数据进行排序和排名是一项常见的操作。Python中的pandas库提供了一个强大的数据结构DataFrame，用于处理和分析数据。本文将介绍如何使用pandas库中的DataFrame来对多列数据进行排名，并给出实际应用示例。
# DataFrame及排名概述
DataFrame是pandas
原创
2024-01-20 06:02:34
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一、几个比较常见的概念：rank: 多机多卡时代表某一台机器，单机多卡时代表某一块GPUworld_size: 多机多卡时代表有几台机器，单机多卡时代表有几块GPUlocal_rank: 多机多卡时代表某一块GPU， 单机多卡时代表某一块GPU单机多卡的情况要比多机多卡的情况常见的多。DP：适用于单机多卡（=多进程）训练。算是旧版本的DDPDDP：适用于单机多卡训练、多机多卡。二、常见的多gpu使
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2023-10-17 17:17:58
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在使用 PyTorch 实现深度学习模型时，很多情况下会需要构建“多塔”（Multi-Tower）模型。这种模型通常用于处理多个不同的输入特征，以便从多个角度更全面地理解和预测业务数据。接下来，我们将逐步分析如何在 PyTorch 中创建多塔模型，包括相关的背景信息，遇到的问题及其解决方案。
### 问题背景
随着业务的迅猛发展，处理复杂数据的需求日益增加。我们的当前任务是构建一个多塔模型来同
### Python DataFrame 多列排序与排名计算
在数据分析过程中，排序和排名是非常常见的操作。尤其在使用Pandas库处理数据时，能够高效地对DataFrame中的多列进行排序和计算排名是非常有用的。本文将介绍如何使用Python及Pandas库对DataFrame的多列进行排序和排名，结合代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
#### 1. 第一部分：导入所需库并创建Data
原创
2024-08-23 04:34:44
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新智元编译 编译：张易 【新智元导读】Ian Goodfellow 提出令人惊叹的 GAN 用于无人监督的学习，是真正AI的“心头好”。而 PyTorch 虽然出世不久，但已俘获不少开发者。本文介绍如何在PyTorch中分5步、编写50行代码搞定GAN。下面一起来感受一下PyTorch的易用和强大吧。 2014年，Ian Goodfellow和他在蒙特利尔大学的同事们发表
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2023-11-09 10:03:08
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先是说明一下这个问题：我们在看很多大佬写的代码时候，特别是涉及到分布式训练的时候会发现他们在 argsparse 中添加了这样一个参数“--loacl_rank”，比如下面是Swin-Transformer官方训练源码中cmd参数声明的一个部分，可以看到第70行添加了一个"“--local_rank”。可是我们知道local_rank一般是需要动态获取的（也就是获取当前进程在本机上的rank），而
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2023-11-10 13:42:08
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# 数据科学实战：Python DataFrame 按多列排序 Rank
数据分析和数据挖掘在当今信息化社会中扮演着至关重要的角色。作为数据科学家或数据分析师，我们经常需要对大量的数据进行排序、筛选和统计。在处理数据时，经常会用到 Pandas 库中的 DataFrame 数据结构。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 中的 Pandas 库对 DataFrame 按多列进行排序和排名
原创
2024-07-05 04:37:55
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# PyTorch分布式训练如何同步
在深度学习领域，分布式训练越来越成为解决大规模模型训练问题的重要手段。PyTorch提供了强大的工具来支持分布式训练，尤其是在多个GPU或多台机器之间进行模型参数的同步。本文将探讨PyTorch的分布式训练机制，尤其是如何同步参数，包括代码示例、状态图和类图的示意。
## 1. 分布式训练的基本概念
分布式训练是将模型的训练过程划分为多个部分，在多个计算
原创
2024-09-04 04:00:39
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# PyTorch如何多类别输入
在深度学习任务中，我们经常需要处理多类别输入的情况。例如，图像分类任务中，一个图像可能属于多个类别，比如一张包含多个物体的图像，我们需要对每个物体进行分类。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了一些工具和技巧来处理多类别输入。本文将介绍如何在PyTorch中处理多类别输入，并给出相应的代码示例。
## 问题背景
在机器学习和深度学习任务中，我们
原创
2024-01-27 08:25:52
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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
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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
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