DataParallel 第9页

from torch.nn import DataParallel

fromtorch.nnimportDataParallerclasstorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device=None,dim

ZEroJAVAson·2019-03-18 21:37

解决pytorch中DataParallel后模型参数出现问题的方法

pytorch中如果使用DataParallel，那么保存的模型key值前面会多处’modules.’，这样如果训练的时候使用的是多GPU，而测试的时候使用的是单GPU，模型载入就会出现问题。

genous110·2019-03-10 23:34

PyTorch 1.0 基础教程（5）：多GPU数据并行化加速

PyTorch1.0基础教程（5）：多GPU数据并行化加速本文将学习如何通过DataParallel使用多块GPU对数据进行并行化加速.在PyTorch上使用GPU是十分容易的，如，将模型转移到GPU中

gukedream·2019-01-09 20:47

Pytorch 使用多GPU训练，有用

model先把model都定义好，再统一放到GPU上，不然可能会报错不要动optimizeriflen(conf.device_ids)>1:#多GPUself.model=torch.nn.DataParallel

midori_27·2019-01-08 15:12

Missing key(s) in state_dict: Unexpected key(s) in state_dict:

如果加载的预训练模型之前使用了torch.nn.DataParallel()，而此时的训练并没有使用，则会出现这样的错误。

kaixinjiuxing666·2018-12-20 11:30

'OrderedDict' object has no attribute 'module' 多卡训练测试

use_gpu=torch.cuda.is_available()#创建模型model=se_resnet20_v2() model=model.cuda(device_ids[0])model=nn.DataParallel

Snoopy_Dream·2018-12-17 09:09

Pytorch官方教程学习笔记（4）

数据并行处理Authors:SungKim_andJennyKang_在本文中，我们将学习如何使用DataParallel来进行多GPUs的调用。在Pytorch中使用多GPU非常简单。

ECODER-MXQ·2018-11-03 13:38

[ pytorch ] ——— 报错error解决汇总

，原因是：之前训练的时候使用了‘nn.DataParallel(model_structure,device_ids=gpu_ids)’RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforftnet_EncoderDecoder

小恶魔oo·2018-10-18 15:58

Pytorch模型的保存与加载

模型的保存与加载例如我们创建了一个模型：model=MyVggNet()如果使用多GPU训练,我们需要使用这行代码：model=nn.DataParallel(model).cuda()

Lavi_qq_2910138025·2018-08-30 16:20

pytorch 设置多GPU

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2,3"iftorch.cuda.device_count()>1:model=torch.nn.DataParallel

儒雅的小Z·2018-08-20 10:14

PyTorch使用cpu调用gpu训练的模型

结果发现原来是自己使用了DataParallel的问题，我保存的是整个模型。

Peter_ch_26·2018-08-09 16:07

pytorch使用记录（三）多GPU训练

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。

daydayjump·2018-07-22 23:17

Pytorch 多 GPU 并行处理机制

Pytorch的多GPU处理接口是torch.nn.DataParallel(module,device_ids)，其中module参数是所要执行的模型，而device_ids则是指定并行的GPUid列表

叶俊贤·2018-07-14 15:14

pytorch DataParallel 多GPU使用

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"多GPU：device_ids=[0,1,2,3]model=model.cuda(device_ids[0])model=nn.DataParallel

CS_lcylmh·2018-05-21 19:46

pytorch 多GPU训练

不过说的还是蛮清楚的，建议使用DataParallel

库页·2018-01-25 10:09

pytorch多GPU训练以及多线程加载数据

更正说明：时间2018/01/23现在我所测试得到的dataParallel只能有效的进行前向传播，不能后向传播。

库页·2018-01-22 20:03

【其他】Tensorflow分布式使用简介

一、单机多GPU训练深度学习由于存在计算量大，并且需要大量的数据来训练的问题，因而需要采用一些并行机制来加快训练速度，目前常用的并行方法主要有数据并行（dataparallel）和模型并行（modelparallel

Lawe·2017-12-04 16:22

TensorFlow多GPU并行的实现

深度学习算法由于其数据量大、算法复杂度高等特点，常常需要采用某种形式的并行机制，常用的并行方法有数据并行（dataparallel）和模型并行（modelparallel）两种。

diligent_321·2016-11-16 15:00

[torch]parallel

://github.com/soumith/imagenet-multiGPU.torchhttp://facebook.github.io/fbcunn/fbcunn/#fbcunn.fbcunn.DataParallel.dokfbcunn.DataParallelDataParallelsplitstheinputalongseparatecolu

apsvvfb·2016-03-30 13:00

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