pytorch lightning如何多gpu训练
-
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 ...
-
pytorch使用horovod多gpu训练的实现
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 ...
-
pytorch使用指定GPU训练的实例
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 ...
-
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 ...
-
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 ...
-
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 ...
-
详解pytorch的多GPU训练的两种方式
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 ...
-
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 ...
-
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 ...
-
pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作)
首先这是VGG的结构图,VGG11则是红色框里的结构,共分五个block,如红框中的VGG11第一个block就是一个conv3-64卷积层: 一,写VGG代码时,首先定义一个 vgg_block(n ...
-
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置详解(GPU)
第一步 : 从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D 安装过程 ...
-
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. ...
-
用gpu训练好的神经网络,用tensorflow-cpu跑出错的原因及解决方案
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 ...
-
pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分
pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分
-
WIndows10系统下面安装Anaconda、Pycharm及Pytorch环境全过程(NVIDIA GPU版本)
目录 1.判断电脑是否具有GPU 2. 安装Anaconda 3. 创建虚拟环境 3.1 利用conda命令创建虚拟环境 4. GPU和CUDA准备工作 5. 安装Pytorch 6. 验证Pytor ...
-
将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法
最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言 大家知道,在深度学习中使用GPU ...
-
Pytorch 多块GPU的使用详解
注:本文针对单个服务器上多块GPU的使用,不是多服务器多GPU的使用. 在一些实验中,由于Batch_size的限制或者希望提高训练速度等原因,我们需要使用多块GPU.本文针对Pytorch中多块GP ...
-
pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作
问题描述 有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出. 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU ...
-
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 ...
-
Pytorch 高效使用GPU的操作
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 ...