pytorch 多卡训练 梯度更新
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详解如何使用Pytorch进行多卡训练
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 ...
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对pytorch中的梯度更新方法详解
背景 使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整.收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和 ...
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浅谈pytorch grad_fn以及权重梯度不更新的问题
前提:我训练的是二分类网络,使用语言为pytorch Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tenso ...
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pytorch DistributedDataParallel 多卡训练结果变差的解决方案
DDP 数据shuffle 的设置 使用DDP要给dataloader传入sampler参数(torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(datas ...
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PyTorch的Optimizer训练工具的实现
torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 使用 torch.optim,必须构造一个 optimize ...
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Tensorflow实现部分参数梯度更新操作
在深度学习中,迁移学习经常被使用,在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务,往往需要保持模型参数不变,而微调与任务相关的模型层. 本文主要介绍,使用tensorflow部分更新模型参数的方法. 1. ...
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解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题
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 ...
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PyTorch加载数据集梯度下降优化
目录 一.实现过程 1.准备数据 2.设计模型 3.构造损失函数和优化器 4.训练过程 5.结果展示 二.参考文献 一.实现过程 1.准备数据 与PyTorch实现多维度特征输入的逻辑回归的方法不同的 ...
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PyTorch使用GPU训练的两种方法实例
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 ...
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Pytorch Mac GPU 训练与测评实例
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 ...
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pytorch 固定部分参数训练的方法
需要自己过滤 optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3) 另外,如果是Variable, ...
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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 ...
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mac安装pytorch及系统的numpy更新方法
安装Pytorch 在pytorch官网上选择相应选项,我的是OS X, pip, python2.7, none CUDA. (之所以用python2.7只是觉得现在还有好多代码用2.7写的,用3+ ...
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pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例
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 ...
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解决Pytorch 加载训练好的模型 遇到的error问题
这是一个非常愚蠢的错误 debug的时候要好好看error信息 提醒自己切记好好对待error!切记!切记! -----------------------分割线---------------- py ...
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pytorch 修改预训练model实例
我就废话不多说了,直接上代码吧! class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取掉mo ...
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pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化操作
pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化 查看特定layer的权重以及相应的梯度信息 打印模型 观察到model下面有module的key,module下面有features的key ...
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pytorch fine-tune 预训练的模型操作
之一: torchvision 中包含了很多预训练好的模型,这样就使得 fine-tune 非常容易.本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型. 安装 pip i ...
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pytorch 准备、训练和测试自己的图片数据的方法
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 ...
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PyTorch dropout设置训练和测试模式的实现
看代码吧~ class Net(nn.Module): - model = Net() - model.train() # 把module设成训练模式,对Dropout和BatchNorm有影响 mo ...