Fassi通过CUDA支持GPU,要求3.5以上算力,float16要求CUDA7.5+ 通过index_gpu_to_cpu可以将索引从GPU复制到CPU,index_cpu_to_gpu 和 index_cpu_to_gpu_multiple可以从CPU复制到GPU,并支持GpuClonerOptions来调整GPU存储对象的方式. GpuIndexFlat, GpuIndexIVFFlat 和 GpuIndexIVFPQ分别是IndexFlat, IndexIVFFlat 和 IndexI

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

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,

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

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

多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速.深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data parallelism),另外一种是模型并行化(model parallelism). 深度模型训练方法: 深度学习模型的训练是一个迭代的过程,在每一轮迭代过程中,前向传播算法会根据当前参数的取值,计算出在一小部

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.

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel

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

整体流程(以PASCAL VOC为例) 1.下载PASCAL VOC2012数据集,并将数据集转为tfrecord格式 2.选择并下载预训练模型 3.配置训练文件configuration(所有的训练参数都通过配置文件来配置) 4.训练模型 5.利用tensorboard查看训练过程中loss,accuracy等变化曲线 6.冻结模型参数 7.调用冻结pb文件进行预测 文件格式 首先建立一下文件结构,把models/research/object_detection/data下的label_ma

计图MPI分布式多卡 计图分布式基于MPI(Message Passing Interface),主要阐述使用计图MPI,进行多卡和分布式训练.目前计图分布式处于测试阶段. 计图MPI安装 计图依赖OpenMPI,用户可以使用如下命令安装OpenMPI: sudo apt install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev 计图会自动检测环境变量中是否包含mpicc,如果计图成功的检测到了mpicc,输出如下信息: [i 0502 14:09:55

背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一,如何存储.管理这些数据集,以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情.不论是单机训练还是分布式训练,I/O 的性能都会显著影响整体 pipeline 的效率,甚至是最终的模型质量. 我们也逐渐看到容器化成为 AI 训练的趋势,利用容器可以快速弹性伸缩的特点,结合公有云的资源池,能够最大化资源利用率,为企业大大节约成本.因此也就诞生了类似 Kubeflow 和 Volcano 这样的开源组件,帮助

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

直播作为近来新兴的互动形态和今年阿里巴巴双十一的一大亮点,其内容风险监控是一个全新的课题,技术的挑战非常大,管控难点主要包括业界缺乏成熟方案和标准.主播行为.直播内容不可控.峰值期间数千路高并发处理.对算法的高实时响应要求等等. 阿里巴巴集团安全部今年在直播管控中的特色在于大量采用人工智能和深度学习等技术,配合优化后的高性能多媒体计算集群,大幅度降低人工审核成本的同时,提升了对内容风险的防控能力.系统在峰值期间成功处理5400路直播视频,以及共计25万场粉丝连连看游戏,对违规内容进行警告或阻断.

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

论文原址:https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块,是一个简单高效的单阶段组件,其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中.FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式的特征选择(2)overlap-based anchor采样.FSAF的通用解释是将在线特征选择应用于与anchor无关的分支的训练上.即无anchor的分支添加到特征金字塔的每一层,从而可以以任意层次对box进行编码解码.训练过程中,将

转自:http://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/54695506 overview type author CPU/GPU feature nnet1 Karel GPU单卡训练 使用pre-training,使用early stopping nnet2 Dan 支持多GPU训练,以及多CPU多线程 使用固定epoch个数,最后几个epoch参数平均 nnet3 Dan 是nnet2的扩展 支持更多的网络类型(比如RNN/LSTM) Karel’s

检测工作想借用MTCNN里的48-net,源码来自CongWeilin Git 下下来就能跑,真是良心 进入pepare_data准备好数据以后进入48-net,目录下有一个pythonLayer.py,由于loss函数是自定义的python层,所以train.sh里,第一行要把这个目录export到pythonpath 然后在train.sh第二行里配上自己的caffe编译路径,运行,报错找不到python层,查到是因为给的caffe路径不支持python层导致的,这是在caffe编译的时候没

一.Mask生成概览 上一节的末尾,我们已经获取了待检测图片的分类回归信息,我们将回归信息(即待检测目标的边框信息)单独提取出来,结合金字塔特征mrcnn_feature_maps,进行Mask生成工作(input_image_meta用于提取输入图片长宽,进行金字塔ROI处理,即PyramidROIAlign). # Detections # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in # no

背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡.评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法. 评分卡建模理论常被用于各种信用评估领域,比如信用卡风险评估.贷款发放等业务.另外,在其它领域评分卡常被用来作为分数评估,比如常见的客服质量打分.芝麻信用分打分等等.在本文中,我们将通过一个案例为大家讲解如何通过PAI平台的金融板块组件,搭建出一套评分卡建模方案. 本