pytorch双卡训练性能受限

  • pytorch 限制GPU使用效率详解(计算效率)

    问题 用过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率,但 pytorch 中没有这个操作. 思路 于是我想到了一个代替方法,玩过单片机点灯的同学都知道,灯的亮度是 ...

  • 加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧(收藏)

    加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧(收藏)

    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 ...

  • 详解PyTorch批训练及优化器比较

    详解PyTorch批训练及优化器比较

    一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...

  • pytorch 预训练层的使用方法

    pytorch 预训练层的使用方法 将其他地方训练好的网络,用到新的网络里面 加载预训练网络 1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC() 2.首先加载该网络,读取其存储的参数 3.设 ...

  • 基于pytorch 预训练的词向量用法详解

    如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量 torch.nn.Embedding() 这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法. 一般情况下,如果我们直接使用下面的这种 ...

  • PyTorch预训练Bert模型的示例

    本文介绍以下内容: 1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型: 2. 开发平台使用Google的Colab平台,白嫖GPU加速: 3. 使用datasets模块下载IMD ...

  • 低版本Druid连接池+MySQL驱动8.0导致线程阻塞、性能受限

    目录 现象 根因分析 getLastPacketReceivedTimeMs()方法调用时机 解决方案 现象 应用升级MySQL驱动8.0后,在并发量较高时,查看监控打点,Druid连接池拿到连接并执 ...

  • Pytorch 如何训练网络时调整学习率

    Pytorch 如何训练网络时调整学习率

    为了得到更好的网络,学习率通常是要调整的,即刚开始用较大的学习率来加快网络的训练,之后为了提高精确度,需要将学习率调低一点. 如图所示,步长(学习率)太大容易跨过最优解. 代码如下: 表示每20个ep ...

  • python PyTorch预训练示例

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

  • PyTorch预训练的实现

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

  • pytorch通过训练结果的复现设置随机种子

    通过设置全局随机种子使得每次的训练结果相同可以复现 def seed_torch(seed=2018): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] ...

  • 解决Pytorch半精度浮点型网络训练的问题

    用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model. ...

  • pytorch 如何使用amp进行混合精度训练

    pytorch 如何使用amp进行混合精度训练

    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 ...

  • pytorch 6 batch_train 批训练操作

    看代码吧~ import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # reproducible # BATCH_SIZE ...

  • 解决Pytorch在测试与训练过程中的验证结果不一致问题

    引言 今天在使用Pytorch导入此前保存的模型进行测试,在过程中发现输出的结果与验证结果差距甚大,经过排查后发现是forward与eval()顺序问题. 现象 此前的错误代码是 input_cpu ...

  • Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解

    前言 在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片.而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此 ...

  • 在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例

    pytorch中训练完网络后,需要对学习的结果进行测试.官网上例程用的方法统统都是正确率,使用的是torch.eq()这个函数. 但是为了更精细的评价结果,我们还需要计算其他各个指标.在把官网API翻 ...

  • pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解

    使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval,eval()时,框架会自动把BN和DropOut固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的 ...

  • Pytorch转onnx、torchscript方式

    前言 本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt..pth)型转换为ONNX格式,然后将其加载到Caffe2中.需要安装好onnx和Caffe2. PyTorch及ONNX环境准 ...

  • pytorch掉坑记录:model.eval的作用说明

    训练完train_datasets之后,model要来测试样本了.在model(test_datasets)之前,需要加上model.eval(). 否则的话,有输入数据,即使不训练,它也会改变权值. ...

  • Pytorch实验常用代码段汇总

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    • 2025-04-05

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