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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### 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
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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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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。“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 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
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
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
文章目录简要概览DistributedDataParallel与分布式RPC框架联合使用参数解析torch.nn.parallel.DistributedDataParalleljoin函数解析no_sync函数解析源码解析实例参考 简要概览 pytorch官方提供的分布式数据并行类为：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module,
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2023-09-04 23:10:50
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torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。注意当一个 Tensor 传递到另一个进程时，Tensor 的数据是共享的。如果 torch.Tensor.grad
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2024-05-14 19:48:25
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c0c_0c0和一个c1×f×f×c0c_1\times f\times f\times c_0c1×f×f×c0的卷积核进行处理，得到一个(n−f
1×c1)×(n−f
1×c1)(n-f+1\times c_1)\times (n-f+1 \times c_1)(n−f+1×c1)×(n−f+1×c1)的输出。3.代码实现3.1 多通道输入实现# 导入相关库
import torch
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2024-09-27 07:22:13
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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
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）：1、简单方便的 nn.DataParallelhttps://github.com/tczhangzhi/pytorch-distributed/blob/master/datapara
目录1.并行和并发2.并行化流操作3.模拟掷骰子4.性能5.总结1.并行和并发并发是两个任务共享时间段，并行则是两个任务在同一时间发生，比如运行在多核CPU上。如果一个程序要运行两个任务，并且只有一个CPU给他们分配了不同的时间片，那么这就是并发而不是并行。并发和并行的区别如下：数据并行化是指将数据分成块，为每块数据分配单独的处理单元。当需要在大量数据上执行同样的操作时，数据并行化很管用，它将问题
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2024-09-03 14:11:39
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# PyTorch数据并行的实现
## 1. 引言
在训练深度神经网络时，通常需要大量的计算资源。PyTorch提供了数据并行的功能，允许开发者在多个GPU上并行地训练模型，从而加速训练过程。本文将介绍如何使用PyTorch实现数据并行。
## 2. 数据并行的流程
下面的表格展示了实现数据并行的流程：
| 步骤 | 名称 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
|
原创
2024-02-02 10:13:17
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<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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既然已经有模型和数据了，是时候在数据上优化模型参数来训练、验证和测试它了。模型训练是一个迭代过程；在每一次迭代（epoch），模型会作出一个预测，计算其预测误差（loss），收集误差关于模型参数的导数（如前一节所述），并使用梯度优化这些参数。关于这一过程的详细信息，可以观看backpropagation from 3Blue1Brown。先决代码我们从Datasets & DataLoad
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2023-07-29 20:26:56
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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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# 实现并行推理架构的入门指南
并行推理架构（Parallel Inference Architecture）是指在机器学习或深度学习环境中，通过并行处理来提高推理速度的架构。对于刚入行的小白来说，理解这一过程的具体步骤是至关重要的。下面，我们将逐步介绍如何实现一个简单的并行推理架构。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述
文章目录一、简介二、Pytorch构建深度学习网络1.datasets2.models3.train4.inference三、总结 一、简介Pytorch是目前非常流行的大规模矩阵计算框架，上手简易，文档详尽，最新发表的深度学习领域的论文中有多半是以pytorch框架来实现的，足以看出其易用性和流行度。 这篇文章将以yolov3为例，介绍pytorch中如何实现一个网络的训练和推断。二、Pyto
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2024-04-27 08:44:13
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