一、安装Anaconda1、安装anaconda的教程：这里要注意的是，anaconda尽量不要安装在C盘，选择一个容量较大的其他盘内比较好，因为后期要安装各种包，占内存太多二、在Anaconda Prompt下创建虚拟环境1、Anaconda Prompt的位置 2、虚拟环境创建 虚拟环境名称我这里创建了pytorch和tensorflow两个版本 创建方式就是下面
1.多GPU训练，出现out of memory出现情景：预训练模型是使用gpu0训练得到，然后要在多gpu的服务器上进行微调，使用gpu id为[4,5,6,7]，然后出现报错如下：cuda runtime error (2) : out of memory at /pytorch/aten/src/THC/THCTensorRandom.cu:25错误原因分析：在加载预训练模型的位置报错，在台
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2023-09-04 15:09:48
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从PyTorch 0.2版本开始，PyTorch新增分布式GPU支持。 注意分布式和并行的区别：分布式是指有多个GPU在多台服务器上，而并行一般指的是一台服务器上的多个GPU。分布式涉及了服务器之间的通信，因此比较复杂，PyTorch封装了相应的接口，可以用几句简单的代码实现分布式训练。 &
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2023-08-07 19:17:39
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PyTorch 单机多GPU 训练方法与原理整理这里整理一些PyTorch单机多核训练的方法和简单原理，目的是既能在写代码时知道怎么用，又能从原理上知道大致是怎么回事儿。如果只是炼丹，有时候确实没时间和精力深挖太多实现原理，但又希望能理解简单逻辑。PyTorch单机多核训练方案有两种：一种是利用nn.DataParallel实现，实现简单，不涉及多进程；另一种是用torch.nn.parallel
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2023-10-29 16:44:45
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如果要用多GPU训练模型，那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。1 # code_for_use_cuda
2 device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数
3 print("cuda.device_count",device_count)
4 device_ids = list(range(de
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2023-05-24 16:51:46
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PyTorch 多 GPU 训练总结前言一、单机单GPU数据集数据加载器创建模型定义优化器单 GPU 训练保存模型二、单机多GPU（Data Parallel (DP)）修改1. 获取机器上的所有 GPU 设备。修改2. 将模型放入多个 GPU 中修改3. 模型保存三、多服务器多GPU官方定义DataParallel 和 DistributedDataParallel 的区别基础DDP用例处理速
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2023-08-31 10:08:08
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*本文只适用于win10系统 nvidia显卡*pytorch是基于python的一个深度学习框架，个人觉得比tensorflow好用，绝对不是因为我电脑用tensorflow一直有bug的原因：）使用gpu进行并行计算会比cpu更快（我也不知道为什么），但是在网络较小的时候据说优势也不是很明显。第一步 安装pythonPython官网：https://www.py
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2023-09-07 15:20:21
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方法一：torch.nn.DataParallel1. 原理如下图所示：小朋友一个人做4份作业，假设1份需要60min，共需要240min。这里的作业就是pytorch中要处理的data。与此同时，他也可以先花3min把作业分配给3个同伙，大家一起60min做完。最后他再花3min把作业收起来，一共需要66min。这个小朋友就是主GPU。他的过程是：分发 ->并行运算->结果回收。&n
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2023-09-01 15:15:33
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rank, sampler, dataset, model对pytorch多GPU训练有一定的疑惑，这里做一个记录。首先要对pytorch中的两种并行训练实现方式：1.DataParallel； 2.DDP有
原创
2021-10-15 10:43:41
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# 多GPU训练 PyTorch 科普 article
在深度学习中，训练复杂的模型通常需要大量的计算资源。为了加速训练过程，许多研究者和工程师选择使用多GPU训练。本文将介绍在 PyTorch 中实现多GPU训练的方法以及相关代码示例。
## 什么是多GPU训练？
多GPU训练是指将深度学习模型的训练过程分配到多个GPU上进行，从而提高计算效率。这种技术能够显著缩短训练时间，并可以处理
原创
2024-09-07 04:41:07
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文章目录1. 介绍1.1 多GPU训练的命令1.2 查看GPU状态pytorch多GPU训练启动方式项目代码2. 代码讲解2.1单GPU训练训练参数说明训练脚本2.2多GPU训练训练参数说明主函数介绍3. 训练时间对比4 .源码 1.1 多GPU训练的命令（1）指定使用GPU：0运行脚本 方式1：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ***.py方式2：在python脚本文
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2023-07-28 21:02:23
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目录方式一方式二 方式一对网络模型、损失函数、训练和测试过程中的数据（输入、标签）都调用.cuda()import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear
from torch.utils.data impor
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2023-08-30 15:53:07
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1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed)1）DataParallel CLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 实现模块级别的数据并行该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的modul
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2023-09-14 15:08:26
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随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。
随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。TensorFlow.NET使用GPU非常的简单，代码不用做任何修改，更换一个依赖
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2023-07-12 14:09:31
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# 使用PyTorch在GPU上进行训练
随着深度学习的不断发展，训练复杂模型所需的计算资源也逐渐增加。为了提高训练效率，使用GPU（图形处理单元）进行训练已成为一种常见的做法。本文将介绍如何使用PyTorch在GPU上进行训练，同时提供相关代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 为什么选择GPU？
GPU在处理大量并行计算时表现出色，因为它们拥有成百上千的核心，可以同时处理多个计算任
原创
2024-09-05 05:53:00
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目录写在前面如何使用多GPU并行训练踩坑集锦1.GPU内存不够2.数据集的设置写在后面 写在前面最近笔者在使用超算的多GPU并行训练Swin Transformer模型。在训练大模型和使用大规模数据集的时候，为提升训练速度，往往都需要多GPU并行训练。因此笔者写下此文，作为曾经踩坑的记录，并帮助需要用到多GPU训练的朋友们解决自己的问题。如何使用多GPU并行训练关于单GPU的使用，由于难度不大，
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2023-08-21 01:16:47
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文章目录前言`一、安装Pytorch-GPU版（超详细教程）`扩展阅读-GPU、CUDA Toolkit、cuDNN关系二、安装Anaconda（环境管理）下载链接Anaconda命令行总结切换镜像源加快下载速度三、安装Pycharm（敲代码）四、安装Pytorch环境教程①Pytorch在线下载安装方法一：直接通过官方的提供的命令下载（注意网络速度）方法二：先切换镜像源，利用镜像加速下载②Py
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2023-11-18 20:47:01
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RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 46.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 839.60 MiB already allocated; 24.56 MiB free; 44.40 MiB cached)这个错误花费了一天半左右的时间，心态差点蹦了，还好有神人指导，坚持下来了。错误问题
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2023-11-10 17:00:24
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概述Pytorch多GPU训练本质上是数据并行，每个GPU上拥有整个模型的参数，将一个batch的数据均分成N份，每个GPU处理一份数据，然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度，用整合后的梯度更新所有GPU上的参数，完成一次迭代。其中多gpu训练的方案有两种，一种是利用nn.DataParallel实现，这种方法是最早引入pytorch的，使用简单方便，不涉及多进程。另一种是用t
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2024-05-26 15:38:51
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目录GPU训练方式1方式1如何操作完整代码结果如果电脑上没有GPU，可以使用Google的colabGPU训练方式2方式2如何操作完整代码用Google colab的输出 GPU训练方式1方式1如何操作找到神经网络模型、数据（包括输入、标签等）和损失函数，调用他们的.cuda()，然后再返回就可以了。 对网络模型用cuda()：# ...
model = Model()
if torch.cud
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2023-09-11 15:19:22
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