anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326…

[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module 2.3 移动 2.3.1 示例 2.3.2 操作 2.3.3 _apply 方法 2.4 小结 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.…

在caffe中训练的时候如果使用多GPU则直接在运行程序的时候指定GPU的index即可,但是在Pytorch中则需要在声明模型之后,对声明的模型进行初始化,如: cnn = DataParallel(AlexNet()) 之后直接运行Pytorch之后则默认使用所有的GPU,为了说明上述初始化的作用,我用了一组畸变图像的数据集,写了一个Resent的模块,过了50个epoch,对比一下实验耗时的差别,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # Implementation…

其他:windows使用nvidia-smi查看gpu信息 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu?这是因为GPU的编程接口采用CUDA,而目前并不是所有的GPU都支持CUDA,只有部分Nvidia的GPU才支持.PyTorch未来可能会支持AMD的GPU,而AMD GPU的编程接口采用OpenCL,因此PyTorch还预留着.cl方法,用于以后支持AMD等的GPU. torch.cuda.is_available()cuda是否可…

前言 在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情.Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方. 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练,与分布式训练不同,我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedParallel,后者为多主机多GPUs的训练方式,但是在实际任务中,两种使用方式也存在一部分交集.…

最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却. 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应该使用类似如下代码进行保存: torch.save({                 'epoch': epoch,                 'state_dict': model.module.state_dict(),                 'optimizer': opti…

GPU计算 默认情况下,pytorch将数据保存在内存,而不是显存. 查看显卡信息 nvidia-smi 我的机器输出如下: Fri Jan 3 16:20:51 2020 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 418.67 Driver Version: 418.67 CUDA Version: 10.1 | |------------------…

1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed) 1)DataParallel CLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=) 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module应用上实现并行.在前向传播中,模块module将在每个设备device上都复制一个,然后每个复制体都会处理一部分…

1.模型转为cuda gpus = [0] #使用哪几个GPU进行训练,这里选择0号GPU cuda_gpu = torch.cuda.is_available() #判断GPU是否存在可用 net = Net(12288, 25, 16, 6) if(cuda_gpu): net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=gpus).cuda() #将模型转为cuda类型 2.数据转为cuda (minibatchX, minibatchY) = mini…

可以参数2017coco detection 旷视冠军MegDet: MegDet 与 Synchronized BatchNorm PyTorch-Encoding官方文档对CGBN(cross gpu bn)实现 GPU捉襟见肘还想训练大批量模型? 在一个或多个 GPU 上训练大批量模型: 梯度累积 充分利用多 GPU 机器:torch.nn.DataParallel 多 GPU 机器上的均衡负载 : PyTorch-Encoding 的 PyTorch 包,包括两个模块:DataParal…