前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5,因为在训练的时候,机器上的两张卡只用到了一张,所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络,当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的,这里只是研究怎么调用两张卡. 现有方法 在网络上查找了多卡训练的方法,总结起来就是三种: nn.DataParallel pytorch-encoding distributedDataparallel 第一种方法是pytorch自带的多卡训练的方法,但是从方法的名…

pytorch的并行分为模型并行.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. 一.模型并行 二.数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5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,是个trade off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少,可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的示例.要实现数据并行,第一个方法是采用 nn.parallel…

当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别如下图所示: 由于模型并行比较少用,这里只对数据并行进行记录.对于pytorch,有两种方式可以进行数据并行:数据并行(DataParallel, DP)和分布式数据并行(DistributedDataParallel, DDP). 在多卡训练的实现上,DP与DDP的思路是相似的: 1.每张卡都复制一个有相同参数的模型副本. 2.每次迭代,每张卡分别输入不同批次数据,分别计算梯度. 3.DP与DD…

Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数 代码实现(以Minist为例) #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 import torch from torchvision import datasets, transforms…

计图(Jittor) 1.1版本:新增骨干网络.JIT功能升级.支持多卡训练 深度学习框架-计图(Jittor),Jittor的新版本V1.1上线了.主要变化包括: 增加了大量骨干网络的支持,增强了辅助转换脚本的能力,降低用户开发和移植模型的难度. JIT(动态编译)功能升级,可支持高性能的自定义算子开发,并降低了用户开发自定义算子的难度. 新增分布式功能,用户无需修改代码,只需要修改启动命令,单卡版本的训练程序可以直接无缝部署到多卡甚至多机上. 此外,Jittor还新增支持了大量神经网络算子,…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40087578/article/details/87186613这里记录用pytorch 多GPU训练 踩过的许多坑   仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一.官方思路包装模型 这是pytorch 官方的原理图  按照这个官方的原理图  修改应该参照 https://blog.csdn.net/qq…

大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据 我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个数据比较小,我的电脑没有GPU,还能吃得消.关于fashion-mnist数据,可以百度,也可以 点此 了解一下,数据就像这个样子: 下载地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 但是下载下来是一种二进制文件,并不是图片,因此我先转换成了…

dataparallel not working on nvidia gpus and amd cpus   https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13045   问题:   多卡运行时, 网络会卡在那里不能运行. 系统是 AMD Ryzen5 1600x 和 两张taitanXP 之前两张卡是2070+taitanXP是可以多卡运行的, 只不过是显存不一样大...   看了下日志, 都是下面的错误   these error messages we…

目录 1. 环境搭建 2. 数据集构建 3. 训练模型 4. 测试模型 5. 评估模型 6. 可视化 7. 高级进阶-网络结构更改 1. 环境搭建 将github库download下来. git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git 建议在linux环境下使用anaconda进行搭建 conda create -n yolov3 python=3.7 安装需要的软件 pip install -r requirements.txt 环境要求…

%matplotlib inline 训练一个分类器 上一讲中已经看到如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重. 你现在可能在想下一步. 关于数据? 一般情况下处理图像.文本.音频和视频数据时,可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中. 然后把这个数组转换成 torch.*Tensor. 图像可以使用 Pillow, OpenCV 音频可以使用 scipy, librosa 文本可以使用原始Python和Cython来加载,或者使用 NLTK或 SpaCy 处理 特…

前提: 模型参数和结构是分别保存的 1. 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2.加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ( { k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items() } )   model = self.model.…

原因可能是pytorch 自带的BN bug:安装nvidia apex 可以解决: $ git clone https://github.com/NVIDIA/apex $ cd apex $ pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./…

num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD>" UNK_TAG = "<UNK>" SOS_TAG = "<SOS>&…

假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=la…

# 1: torch.cuda.set_device(1) # 2: device = torch.device("cuda:1") # 3:(官方推荐)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' (同时调用两块GPU的话) os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1,2'…

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.…

用单机单卡训练模型的时代已经过去,单机多卡已经成为主流配置.如何最大化发挥多卡的作用呢?本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法. 1. DataParallel 其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel,它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的. 简单来说,DataParallel有一个参数服务器的概念,参数服务器所在线程会接受其他线程传回来的梯度与参数,整合后进行参数更新,再将更新后的参数发回给其他线程,这里有一个单对多的双向传输.因…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响. 这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略: 先训练判别器(discriminator),再训练生成器(generator),这是原始论文Generative…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 0x00 摘要 0x01 痛点 0x02 难点 0x03 TorchElastic 3.1 历史 3.1.1 PyTorch 1.7 3.1.2 PyTorch 1.9 3.2 设计理念 3.2.1 基本功能 3.2.2 新设计概述 3.2.3 bare-bones 3.3 小结 0x04 问题 4.1 VS Horovod 4.2 TE 问题 0…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 0x00 摘要 0x01 重要概念 0x02 分布式运行 2.1 方式改变 2.1.1 原有方式 2.1.2 目前方式 2.2 部署 2.3 示例 2.3.1 单节点多worker启动 2.3.2 容错方式启动 2.3.3 弹性方式启动 0x03 启动脚本 3.1 参数定义 3.2 相关函数/变量 world_size,rank _p…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 0x00 摘要 0x01 总体背景 1.1 功能分离 1.2 Rendezvous 0x02 Agent 总体逻辑 2.1 功能 2.2 工作基础 2.3 部署 2.4 基类 0x03 Worker 3.1 Worker 定义 3.2 WorkerGroup 3.3 WorkerState 0x04 SimpleElasticAgent 4.1 总体运行 4.2…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑 0x00 摘要 0x01 总体背景 0x02 基本概念 2.1 Barrier 2.2 排他性(Exclusivity) 2.3 一致性(Consistency) 2.4 容错(Fault-tolerance) 2.5 共享键值存储 2.6 等待worker和rendezvous关闭 2.7 DynamicR…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(5)---Rendezvous 引擎 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(5)---Rendezvous 引擎 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 总体系统 1.2 Rendezvous 1.3 解耦 0x02 引擎实现 2.1 基类 2.2 分布式操作引擎 2.2.1 定义 2.2.2 调用 2.2.2.1 _RendezvousKeepAliveOp 2.2.2.2 _RendezvousCloseOp 2.2.2.3 _…

记录一下pytorch如何进行单机多卡训练: 官网例程:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html 下面以一个例子讲解一下,例如现在总共有8张卡,在第5.6.7三张卡上进行训练: step 1:可视化需要用到的GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "5 , 6 , 7" device = torch.d…

第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行.GPU(Graphic Process Units,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化执行,大幅缩短计算时间.随着NVIDIA.AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行…

AMP:Automatic mixed precision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的. 在Pytorch 1.5版本及以前,通过NVIDIA出品的插件apex,可以实现amp功能. 从Pytorch 1.6版本以后,Pytorch将amp的功能吸收入官方库,位于torch.cuda.amp模块下. 本文为针对官方文档主要内容的简要翻译和自己的理解. 1. Introduction torch.cuda.am…

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不…

本文将快速引导使用 MMDetection ,记录了实践中需注意的一些问题. 环境准备 基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装,可见 制作 USB 启动盘,及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装,可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动 开发环境 下载并安装 Anaconda ,之后于 Terminal 执行: # 创建 Python 虚拟环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda ac…