多gpu训练精度更好 / 张生荣

关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训 ...

目录 Pytorch 使用GPU训练方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总总结 Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的 ...

目录正文加速原理环境配置跑一个MNIST 跑一下VAE模型一个愿景正文 Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测 ...

本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块g ...

一. 指定一个gpu训练的两种方法: 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 pyt ...

背景在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 Da ...

pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod ...

目录方法一:torch.nn.DataParallel 1. 原理 2. 常用的配套代码如下 3. 优缺点方法二:torch.distributed 1. 代码说明方法一:torch.nn.Da ...

训练的时候当然用gpu,速度快呀. 我想用cpu版的tensorflow跑一下,结果报错,这个错误不太容易看懂. 大概意思是没找到一些节点. 后来发现原因,用gpu和cpu保存的pb模型不太一样,但是 ...

简介 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 ...

在定义图结构之前不用加入gpu:0,只有在session中计算之前在加入,否则的话会提示不能使用gpu保存模型等问题. with tf.device( '/gpu:0' ): 补充:关于应用gpu训练 ...

前言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CP ...

目录 Pytorch-Lightning 1.DataLoaders 2.DataLoaders中的workers的数量 3.Batchsize 4.梯度累加 5.保留的计算图 6.单个GPU训练 7 ...

目录 1.DP 2.DDP 2.1Pytorch分布式基础 2.2Pytorch分布式训练DEMO 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 ...

前言最近在使用Python的时候遇到浮点数运算,发现经常会碰到如下情况: 出现上面的情况,主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的,有些数不精确. 比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是 ...

Tebsorflow开源实现多GPU训练cifar10数据集:cifar10_multi_gpu_train.py Tensorflow开源实现cifar10神经网络:cifar10.py Tenso ...

目录一.人脸图像特征提取方法二.对笑脸数据集genki4k进行训练和测试(包括SVM.CNN),输出模型训练精度和测试精度(F1-score和ROC),实现检测图片笑脸和实时视频笑脸检测 (一)环 ...

目录前言一.CNN解决了什么问题? 二.CNN网络的结构 2.1 卷积层 - 提取特征卷积运算权重共享稀疏连接总结:标准的卷积操作卷积的意义 1x1卷积的重大意义 2.2 激活函数 2. ...

目录一.数据集爬取二.数据处理三.开始识别四.模型测试总结一.数据集爬取现在的深度学习对数据集量的需求越来越大了,也有了许多现成的数据集可供大家查找下载,但是如果你只是想要做一下深度学习 ...