# PyTorch CPU 并行计算方案
在深度学习中，使用GPU进行并行计算可以显著提高训练和推理速度。然而，并非所有场景都能够使用GPU。在一些特定的场景下，我们可能只能使用CPU进行计算。本文将介绍如何使用PyTorch在CPU上进行并行计算，以提高计算效率。
## 背景介绍
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它支持在GPU上进行加速计算。在PyTorch中，我们可以使用`tor
原创
2023-11-06 07:04:28
472阅读
本篇博文主要讲如何使用PyTorch来进行模型训练和GPU操作。PyTorch 预训练模型Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。往往我们需要对 Pre-Trained Model 进行相应的修改，以适应我们的任务。这种情况下，我们可以先输出 Pre-Trained Mod
转载
2023-08-02 23:20:15
334阅读
最近在学一门课，叫做“C++与并行计算”。要用到多CPU（进程）并行的原理，实现语言是C++的MPI接口。联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算，就对这两门语言做一个总结，分享下自己关于并行计算的认识。1 并行计算的基本原理并行计算一般有两个维度，一个是指令（Instruction）或程序（Program），另一个是数据（Data）。这样，就可以归纳出各种并行模式（S代表Single，M
转载
2024-01-11 11:40:20
99阅读
1、Anacond下载Anaconda 的下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/（目前，页面上是 Python3.9 的版本）Anaconda历史版本链接：https://repo.continuum.io/archive/2、Anaconda 安装双击进行安装，需要注意以下几点：记住安装路径，之后会用到跳过安装 Microsoft VSCode为了
转载
2024-01-15 21:44:50
152阅读
# PyTorch CPU GPU 并行训练
在深度学习任务中，训练复杂的神经网络模型需要大量的计算资源。为了加速训练过程，通常会使用图形处理单元（GPU）进行计算。然而，有时候我们可能只能使用CPU进行训练，或者希望同时使用CPU和GPU加速训练。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch在CPU和GPU上并行训练模型，并提供相应的代码示例。
## 并行训练原理
PyTorch提供了一种简
原创
2023-12-17 10:53:13
370阅读
指令级并行（ILP）技术前言超标量超级流水线超长指令字（VLIW）向量机（向量处理器） 前言 如果程序中相邻的一组指令是相互独立的，即不竞争同一个功能部件、不相互等待对方的运算结果、不访问同一个存储单元，那么它们就可以在处理器内部并行地执行超标量 超标量就是内置多条流水线，本质上是以空间换时间，需要考虑指令的依赖性。超级标量结构的cpu支持指令级并行，每个周期可以发射多条指令(2-4条居多)
转载
2024-09-11 09:28:44
105阅读
集群文件复制是经常面临的需求，比如备份容灾，文件迁移，同步数据等等FttpAdapter提供了简单高效的文件复制方法，支持远程文件的集群内复制
FttpAdapter fromfile = new FttpAdapter("fttp://10.232.20.151/home/log/a.log");
FttpAdapter tofile = fromfile.copyTo("fttp://10.2
# PyTorch CPU并行计算入门
PyTorch是一个强大的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习任务。虽然很多人熟悉在GPU上进行并行计算，但在某些情况下，比如缺乏GPU资源时，CPU并行计算也是一种有效的选择。本文将介绍如何利用PyTorch在CPU上实现并行计算，带您了解并行计算的基础知识和代码示例。
## 什么是并行计算？
并行计算是一种计算模式，它将计算任务分解成多个子任务，并
原创
2024-10-21 04:40:40
166阅读
1.背景介绍在深度学习领域，并行计算是提高训练速度和提高计算能力的重要手段。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它支持数据并行和模型并行两种并行策略。在本文中，我们将深入探讨PyTorch的数据并行与模型并行，揭示它们的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍深度学习模型的训练和推理过程中，计算资源和时间往往成为瓶颈。为了解决这个问题，人工智能研究人员和工程师开发了并行计算
转载
2024-09-17 22:01:28
97阅读
为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可
转载
2023-09-26 11:17:00
482阅读
一、Windows（64bit）下安装pytorch-cpu首先说个题外话，为了日后使用的方便最好是将将conda和pip的软件源修改成清华的源，这样的话，使用conda或者pip安装软件速度会快很多。可使用如下指令进行设置:（当然只是建议，与本次pytorch的安装无关，pytorch都是直接从官网上下载，速度还挺快）conda config --add channels https://m
转载
2023-09-05 22:02:16
219阅读
目录前言1. PyTorch 训练时在第一个 epoch 的最后一个 batch 卡死- 问题描述- 可能的原因- 解决方法2. 使用命令行运行时，卡在第一个 epoch- 问题描述- 原因分析- 解决方法 前言在实际训练中遇到了各种各样的卡住问题，在此总结一下，PyTorch 训练时遇到的卡住停住等问题可以从以下几个方面根据情况具体分析 (参考PyTorch训练时，Dataloader卡死、挂
转载
2023-12-08 20:21:01
556阅读
# 使用 PyCharm 和 CPU 的 PyTorch
PyTorch 是一种深度学习框架，因其灵活性和易用性被广泛使用。使用 PyCharm 开发基于 PyTorch 的深度学习项目非常方便。本文将介绍如何在 PyCharm 中设置和使用 PyTorch，主要聚焦于在 CPU 上运行模型的过程，包括代码示例、流程图和旅行图。
## 环境准备
### 1. 安装 PyCharm
首先，确
pytorch安装（cpu版本）本地安装线上安装替换源 本地安装&线上安装（pip） 系统：Ubuntu 18.04本地安装在线上安装不行的情况下，转本地安装，但首先要搞清楚你要安装的是哪个版本 首先在终端输入ls -l /usr/bin | grep python查看你系统已有的python版本，一般来说系统会自带一个2.7和一个3.x的版本，因为适合我安装的pytorch版本适用py
转载
2023-07-31 22:25:28
340阅读
作者：Afshine Amidi ， Shervine Amidi分享一篇斯坦福的两位同胞大佬的文章，这两位大佬的很多文章被机器之心等大号多次转载，他们的 gayhub 也被多次介绍。这次偶然看到一篇他们的文章，刚好最近在写 pytorch 的笔记，就分享过来，大家一起动手试试吧~以下是全文：动机是否曾经有那么一刻，你不得不消耗大量的内存资源来读取数据，然后你希望能有一个魔术戏法来无缝的解决这一切
转载
2023-09-21 23:36:57
134阅读
pytorchOCR之PSEnet论文链接官方代码论文解读这里就不做了，网上很多。这里只对项目代码解读。标签制作借用论文里的图，如图所示，需要生成若干个（自己设定，论文中为6）黑白图，文字部分为白即为1，背景部分为黑即为0. 白色最大的为文字分割图，最小的文中叫做kernel图，通过这样可以分开临近的文本。在ptocr/dataloader/DetLoad/MakeSegMap.py里的def s
转载
2023-08-30 13:43:21
108阅读
如何使用GPU训练/测试模型使用单GPU设置设备将数据转换成CUDA张量将模型参数转换成CUDA张量使用指定GPU1.使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。1.1 直接在终端或shell脚本中设定：1.2 python代码中设定：2. 使用函数 set_device使用多GPUDP方法DDP方法需要先初始化数据集的处理模型初始化单节点多GPU分布式训练实验结果 原理：通过依靠GPU的并
转载
2023-08-14 13:00:43
343阅读
# PyTorch并行训练的模型导入CPU
在深度学习任务中，模型的训练通常需要大量的计算资源。为了加快训练速度，我们通常会使用GPU来进行加速。然而，有时候我们也会遇到一些特殊的情况，比如我们的GPU资源已经被其他任务占用，或者我们的模型不太适合在GPU上训练。这时，我们就需要将已经在GPU上训练好的模型导入到CPU上进行推理或者继续训练。
在本文中，我们将讨论如何将在PyTorch中训练好
原创
2023-11-10 09:33:40
286阅读
当模型很大时，如何加速计算（一）pytorch多GPU并行训练一般来说，多GPU训练方法包括模型的并行（如AlexNet），数据并行（复制模型，数据不同，扩大了batch_size）。当然，随着GPU 的增加，训练速度的提升也是递减的，毕竟多GPU 之间通信也会占用一部分资源。 在每个GPU训练step结束后，将每块GPU的损失梯度求平均。如果不用同步BN，而是每个设备计算自己的批次数据的均值方差
转载
2023-10-19 06:35:48
118阅读
## 用CPU运行PyTorch
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，广泛用于机器学习和深度学习领域。它提供了丰富的工具和算法来构建和训练神经网络模型。在使用PyTorch时，我们通常会选择使用GPU来加速训练过程，因为GPU具有强大的并行计算能力。但是，在某些情况下，我们可能只能使用CPU来运行PyTorch。本文将介绍如何在CPU上运行PyTorch，并提供一些示例代码。
#
原创
2023-12-29 09:58:56
443阅读
