DataParallel

Pytorch：VSCode利用nn.DataParallel将模型计算涉及到的数据自动转移到GPU，并在指定的多个GPU上进行训练或调试

一、train.py在训练阶段、验证、测试阶段添加代码：#whetherusemultigpu:ifself.args.multi_gpu:model=nn.DataParallel(model)else
u013250861·2022-12-22 08:29

pytorch单卡训练多卡训练

参考PyTorch20.GPU训练参考PyTorch21.单机多卡操作(分布式DataParallel，混合精度，Horovod)参考Pytorch分布式训练参考参考
落花逐流水·2022-12-21 18:41

训练模型使用多块显卡GPU（亲测可用，详细说明）

首先在代码终端输入：CUDA_VISIBLE_DEVICES='X1,X2,X3'X1,X2,X3为当前可用显卡序号比如4，5，6然后在训练代码中调用模型.cuda时使用torch.nn.DataParallel
SetMaker·2022-12-20 11:35

onnx效率问题：和Module & DataParallel比较

onnx效率问题：和Module&DataParallel比较文章目录onnx效率问题：和Module&DataParallel比较1、实验1-人脸定位+人脸关键点检测1）使用Module加载mbv2模型
王小希ww·2022-12-19 10:30

机器学习系列——关于torch.nn.DataParallel的测试

是因为在服务器上跑训练时使用了torch.nn.DataParallel进行加速，所以保存后的模型在Jeston开发板上进行torch.load()时报错。
高自强的博客·2022-12-19 09:55

pytorch gather_torch.nn.DataParallel中数据Gather的问题：维度不匹配

Pytorch中的多GPU非常好用，一句话就能搞定：self.model=torch.nn.DataParallel(self.model)。
weixin_39557583·2022-12-17 08:48

RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:1 (device_ids[0]) but found

modulemusthaveitsparametersandbuffersondevicecuda:1(device_ids[0])butfoundoneofthemondevice:cuda:0在使用多卡训练时，借助nn.DataParallel
守望者_·2022-12-17 08:46

module must have its parameters and buffers on device cuda:1 (device_ids[0]) but found one of them o

0])butfoundoneofthemondevice:cuda:0假设我们设置在1，2，3，4这个四张gpu上训练原来代码为：device_ids=[1,2,3,4]model=torch.nn.DataParallel
玉玉大王·2022-12-17 08:46

thop profile函数遇到nn.DataParallel()时的错误

问题描述：在神经网络中，常用Fromthopimportprofile来计算FLOPs和Parameters来作为神经网络模型的评价指标。我在使用该函数时程序报如下错误：RuntimeError:modulemusthaveitsparametersandbuffersondevicecuda:0(device_ids[0])butfoundoneofthemondevice:cpu解决方式：我在
iMAN、·2022-12-17 08:45

多卡训练DataParallel和DistributedDataParallel的使用和区别

这就会使用到pytorch提供的DataParallel(DP)和DistributedDataParallel
图像算法菜鸟·2022-12-16 03:56

MMSegmentation使用心得（二）——分布式训练

**MMSegmentation不支持使用DataParallel进行分布式训练，只能使用命令行调用自带的文件进行。
'Duktig、^·2022-12-15 15:27

PyTorch使用cpu与gpu之间模型相互加载调用

情况1：DataParallel训练的模型---->CPU问题：使用GPU训练的模型在CPU下无法运行，显示：Inputtype(torch.FloatTensor)andweighttype
AltarIbnL·2022-12-15 09:00

torch多GPU加速

正文开始：涉及的代码为torch.nn.DataParallel，而且官方推荐使用nn.DataParallel而不是使用multiprocessing。
Walter Wu·2022-12-15 08:33

DataParallel里为什么会显存不均匀以及如何解决

作者：台运鹏(正在寻找internship...)主页：https://yunpengtai.top鉴于网上此类教程有不少模糊不清，对原理不得其法，代码也难跑通，故而花了几天细究了一下相关原理和实现，欢迎批评指正！关于此部分的代码，可以去https://github.com/sherlcok314159/dl-tools查看「在开始前，我需要特别致谢一下一位挚友，他送了我双显卡的机器来赞助我做个人
zenRRan·2022-12-15 08:30

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel: size mismatch for module.fcc.weight:

pytorch代码，加载预训练模型时报错，分类类别数不一致报错信息：错误代码：checkpoint=torch.load('pretrain.pth',map_location=device)model=nn.DataParallel
阿罗的小小仓库·2022-12-15 07:26

DistributedDataParallel（DDP）Pytorch 分布式训练示例及注意事项

现在pytorch主流的分布式训练库是DistributedDataParallel，它比Dataparallel库要快，而且前者能实现多机多卡后者只能单机多卡。
Cameron Chen·2022-12-15 06:35

RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered 错误解决方案

torch.nn.DataParallel(net,device_ids=[0])在neteval之前加上这句话，错误就没有了。现在也不知道是
slamdunkofkd·2022-12-14 14:35

[彻底解决]CUDA error: an illegal memory access was encountered(CUDA错误 非法访问内存)

先说一下在网上看到的问题：第一种可能你的程序涉及到并行计算，但你只有一张卡，因此只要将程序涉及到并行计算的部分改成单卡即可找找有没有torch.nn.DataParallel()第二种一部分数据或者模型在
Stevezhangz·2022-12-14 14:04

pytorch不同部分不同学习率

双卡可能会报DataParallel错误。
thinson·2022-12-13 09:45

【pytorch】模型的保存、读取、查看模型参数

1.1保存整个网络1.2保存网络参数把参数以`np.array`的形式进行保存和读取跨设备的保存和加载在GPU上保存，CPU上加载GPU上保存，GPU上加载CPU上保存，GPU上加载保存torch.nn.DataParallel
一起来学深度学习鸭·2022-12-13 07:49

单机单卡，单机多卡，多机多卡训练代码

DataParallel会
cv-daily·2022-12-13 06:25

pytorch的多GPU训练的两种方式

方法一：torch.nn.DataParallel1.原理如下图所示：小朋友一个人做4份作业，假设1份需要60min，共需要240min。这里的作业就是pytorch中要处理的data。
Mr_health·2022-12-12 04:24

【PyTorch教程】07-PyTorch如何使用多块GPU训练神经网络模型

在PyTorch中使用多GPU训练神经网络模型是非常简单的，PyTorch已经为我们封装好一个nn.DataParallel类来进行多GPU训练。先来回顾一下在单GPU中如何训练，首先，我们可以把张
自牧君·2022-12-12 04:54

pytorch快速上手（9）-----多GPU数据并行训练方法

文章目录总览1.必知概念代码示例1.DP(torch.nn.DataParallel)2.DDP(torch.nn.parallel.DistributedDataParallel)示例1示例22.1环境配置
All_In_gzx_cc·2022-12-12 04:54

多显卡服务器下pytorch 指定某个 gpu训练与多 gpu并行训练的方法

importtorchtorch.cuda.set_device(id)2.终端中指定$CUDA_VISIBLE_DEVICES=idpython程序名其中id是gpu编号二.多gpu并行训练:bashtorch.nn.DataParallel
CrystalheartLi·2022-12-10 22:37

pytorch中使用多GPU并行训练

第二种:dataparallel:我们把整个模型放在一块GPU
@BangBang·2022-12-10 14:19

PyTorch学习笔记：多GPU训练

方法一：#选择GPU执行orCPU执行，方法一iftorch.cuda.is_available():AEmodel=AutoEncoder()AEmodel=torch.nn.DataParallel
code_carrot·2022-12-10 14:47

Pytorch实现 多GPU深度学习训练

目录前言一、Pytorch多GPU并行训练的两种方式1、DataParallel(DP)2、DistributedDataParallel(DDP)二、查看显卡资源&将数据放入GPU中1.查看显卡资源2
小薛薛snow·2022-12-10 14:11

【分布式训练】多gpu训练出现负载不均衡，尝试DistributedDataParallel分布式训练

某次训练深度学习模型时，使用roberta-large模型作为基础模块，起初使用DataParallel的方式，进行单机多卡训练，卡数为2，每张卡显存为10G。
桐原因·2022-12-09 13:09

【报错】pytorch DataParallel - StopIteration: Caught StopIteration in replica 0 on device 0.

pytorchDataParallel-StopIteration:CaughtStopIterationinreplica0ondevice0.环境：pytorch1.5问题：pytorch单机多卡用nn.DataParallel
sunflower_sara·2022-12-09 10:47

Pytorch之Dataparallel源码解析

之前对Pytorch1.0的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂，总是会碰到各种莫名其妙的问题，今天就好好从源头梳理一下，更好地理解它的原理或者说说下步骤。
aiwanghuan5017·2022-12-08 22:16

通俗理解torch.distributed.barrier()工作原理

1、背景介绍在pytorch的多卡训练中，通常有两种方式，一种是单机多卡模式（存在一个节点，通过torch.nn.DataParallel(model)实现），一种是多机多卡模式（存在一个节点或者多个节点
视觉弘毅·2022-12-08 03:58

多卡训练遇到的一个问题（维度错误）

CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0,1,2,3'device=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=nn.DataParallel
lzworld·2022-12-08 02:45

解决GPU--CPU转换以及加载多GPU模型后使用pytorch的DataParallel()时出现的错误

1、解决runtimeError:AttemptingtodeserializeobjectonaCUDAdevicebuttorch.cuda.is_available()isFalse.IfyouarerunningonaCPU-onlymachine,pleaseusetorch.loadwithmap_location=‘cpu’tomapyourstoragestotheCPU.参考链接
Lyndsey·2022-12-07 19:11

module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them

加载,默认会将模型和参数放在GPU设备上,如果想用cpu去推理DP加载的模型,必须对DP模型进行下面一步转换才可以.将torch.nn.DataParalle放到cpu上model=torch.nn.DataParallel
dxz_tust·2022-12-07 01:43

pytorh .to(device) 和.cuda()的区别

iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#单GPU或者CPUmodel.to(device)#如果是多GPUiftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel
Golden-sun·2022-12-06 03:42

pytorch指定GPU

'CUDA_VISIBLE_DEVICES']=‘3，4’//设置用哪个GPU#Createmodelmodel=MODEL(opt)//加载模型model=model.cuda()model=nn.DataParallel
打团小能手·2022-12-06 03:12

多GPU训练：torch.nn.DataParallel（）指定显卡

遇到大的模型一般会采用torch.nn.DataParallel（）的方式使用多GPU进行训练，但torch.nn.DataParallel（）这个方式会每次调用GPU：0，如果0卡被占用就训练不起来了
AAliuxiaolei·2022-12-06 03:41

Pytorch在多GPU下选择特定序号的GPU运行程序

iftorch.cuda.is_available()andnotargs.no_cudaelse"cpu")model=model.to(device)ifargs.n_gpu>1:model=torch.nn.DataParallel
Surpassall·2022-12-06 00:06

torch.nn.DataParallel的多GPU训练导致OOM解决方法

torch.nn.DataParallel（）这个方式会每次调用GPU：0，如果0卡被占用就训练不起来了，导致RuntimeError:CUDAerror:outofmemory。
bb8886·2022-12-06 00:31

Pytorch如何使用多块GPU同时训练

IfyouwanttousealltheavailableGPUs:device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=CreateModel()model=nn.DataParallel
xuecaisun·2022-12-05 20:28

pytorch指定用多张显卡训练_pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

importtorchtorch.cuda.set_device(id)2.终端中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python你的程序其中id就是你的gpu编号二.多gpu并行训练：torch.nn.DataParallel
香菜加馍·2022-12-05 20:55

pytorch如何指定GPU设备运行代码

1.单GPU设备：1.1使用DataParallel（）函数：由于使用的是单GPU，所以其设备编号一定是0.所以这样默认的调用GPU0.importorch.nnasnn#模型加载#假设模
嗨，紫玉灵神熊·2022-12-05 20:54

pytorch指定使用多个GPU

指定使用所有GPUdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=CreateModel()model=nn.DataParallel
RuanChengfeng·2022-12-05 20:15

[理论+实操] MONAI&PyTorch 如何进行分布式训练，详细介绍DP和DDP

文章目录为什么要使用分布式训练分布式训练有哪些方法1️⃣数据并行2️⃣模型并行基于Pytorch的分布式训练方法DP(DataParallel)DDP(DistributedDataParallel)step1
Tina姐·2022-12-04 21:08

Pytorch DDP Training (分布式并行训练)

就是不吃草的羊作者：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52736005901有三种分布式训练模型被拆分到不同GPU,模型太大了，基本用不到模型放在一个，数据拆分不同GPU，torch.dataparallel
机器学习与AI生成创作·2022-12-01 17:56

【PyTorch教程】PyTorch分布式并行模块DistributedDataParallel(DDP)详解

本期目录DDP简介1.单卡训练回顾2.与DataParallel比较1）DataParallel2）DistributedDataParallel3.多卡DDP训练本章的重点是学习如何使用PyTorch
自牧君·2022-12-01 17:53

LSTM多GPU训练、pytorch 多GPU 数据并行模式踩坑日记， LSTM, nn.DataParallel()

文章目录1、AttributeError:'DataParallel'objecthasnoattribute'init_hidden_state'2、inputandhiddentensorsarenotatthesamedevice
Offer.harvester·2022-11-30 14:31

单机多GPU训练模型入门指南(torch.nn.DataParallel)

目录模型部分1.指定使用的GPU2.使用Torch的数据并行库(将模型搬到GPU上)3.保存模型数据部分1.选择GPU2.将数据搬到GPU上3.loss的反向传播修改4.如果需要保存loss数据查看效果本文将介绍模型和数据两部分的处理。模型部分1.指定使用的GPU1.1导入os库importos1.2给服务器上的GPU编号最好一次性都编上，从0~n-1，n是服务器上的显卡的数量，一般为4or8张卡
CSU迦叶·2022-11-30 12:24

pytorch 分布式多卡

记录一下使用多卡训练时用的方法还有碰到的问题使用dataparallel类相对比较简单，distributeddataparallel可以稍微提升效率，在单节点上面也可以跑。这里就只按照单节点写了。
ACM_Nestling·2022-11-28 13:39
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