Parallel

AttributeError: module ‘torch.distributed‘ has no attribute ‘deprecated‘问题解决方案

问题在参加一个分类比赛的时候down了一套demo用来做比赛，但是在导入fromapex.parallelimportDistributedDataParallelasDDP的时候提示错误：AttributeError
深度瞎学·2022-11-29 21:21

bp神经网络是用来干嘛的,神经网络bp是什么意思

在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层
阳阳2013哈哈·2022-11-29 21:44

AttributeError: module ‘torch.distributed‘ has no attribute ‘_all_gather_base‘

调用的是时候出现如下错误：File"/home/shuyuan/anaconda3/envs/shuyuan/lib/python3.8/site-packages/apex/transformer/pipeline_parallel
AI浩·2022-11-29 21:39

XPipe: Efficient Pipeline Model Parallelism for Multi-GPU DNN Training

1、Authors:LeiGuan(NUDT),WotaoYin(来自UCLA),DongshengLi,XichengLu论文来源：https://arxiv.org/pdf/1911.04610.pdf2.、Mainidea：workflow 把一个minibatch分割为T个microbatch，也就是说这个microbatch就成为了整个pipeline中的最小dataunit；每完成T个
dartao_·2022-11-29 18:10

详解C# parallel中并行计算的四种写法总结

目录效果图并行写法1并行写法2并行写法3并行写法4在C#中，parallel关键字用于并行计算。
·2022-11-29 18:55

flink 面试题-1

5.Flink的Slot和parallelism有什么区别？6.Flink有没有重启策略？说说有哪几种？7.用过Flink中的分
大数据学习爱好者·2022-11-29 15:29

《GraphSC: Parallel Secure Computation Made Easy》论文阅读笔记

文章目录1、摘要2、遇到的挑战3、本文的主要贡献4、图并行算法5、应用场景6、相关术语(ORAM,OPRAM)ThesourcecodeofGraphSCisavailableathttp://www.oblivm.com.1、摘要我们建议对于安全计算引入现代并行编程范式，使其能够在大型数据集上安全执行。为了应对这一挑战，我们提出了GraphSC框架，它提供了一种编程范式，允许非密码专家编写安全代
椰椰椰果·2022-11-29 12:22

谷歌下载慢解决办法（2021年亲测有效）

亲测有效失效方法，或见效小1.菜单—》扩展程序—》下载什么freedownloadmanager插件，失败2.开多线程搜索chrome://flags/，打开浏览器的功能实验室进入功能实验室上方搜索框，输入Paralleldownloadi
小昔超厉害·2022-11-29 02:41

bp神经网络的训练过程,一文搞定bp神经网络

在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。
小六oO·2022-11-29 01:03

【无标题】

GRU4Rec文章目录GRU4Rec前言一、GRU二、本文模型2.1SESSION-PARALLELMINI-BATCHES2.2SAMPLINGONTHEOUTPUT2.3RANKINGLOSS前言提示
中三边肥·2022-11-29 00:55

python中的extend功能及用法

源于：执行类代码--parallel_str_search.py–函数combine_resultextend()函数的功能:用于在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）A=[
北木.·2022-11-28 21:17

体系结构复习3——数据级并行

体系结构复习CH6数据级并行6.1数据级并行DLP和SIMD数据级并行（DataLevelParallel，DLP）是指处理器能够同时处理多条数据，属于SIMD模型，即单指令流多数据流模型继续挖掘传统ILP
我是郭俊辰·2022-11-28 21:15

10个实用的数据可视化的图表总结

1、平行坐标图（ParallelCoordinate）我们最多可以可
deephub·2022-11-28 19:27

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

Pytorch nn.DataParallel()的简单用法

一般来说我们看到的代码是这样的：net=XXXNet()net=nn.DataParallel(net)这样就可以让模型在全部GPU上训练。
xiongxyowo·2022-11-28 11:31

Pytorch的nn.DataParallel详细解析

前言pytorch中的GPU操作默认是异步的，当调用一个使用GPU的函数时，这些操作会在特定设备上排队但不一定在稍后执行。这就使得pytorch可以进行并行计算。但是pytorch异步计算的效果对调用者是不可见的。但平时我们用的更多其实是多GPU的并行计算，例如使用多个GPU训练同一个模型。Pytorch中的多GPU并行计算是数据级并行，相当于开了多个进程，每个进程自己独立运行，然后再整合在一起。
初识-CV·2022-11-28 11:01

【论文学习笔记】《StarGAN-VC: Non-Parallel M2M Voice Conversion With Star Generative Adversarial Networks》

《StarGAN-VC:Non-ParallelMany-To-ManyVoiceConversionWithStarGenerativeAdversarialNetworks》论文学习文章目录《StarGAN-VC
FallenDarkStar·2022-11-28 10:43

Java8【有与无】【精华篇】实用通识

序：本篇内容较多，排版有些乱，希望大家理解目录关键词行为参数化方法引用流Stream/parallelStream【构建器模式】分支步骤默认方法（结构）模式匹配【不完全支持】行为参数化【工厂模式】Lambda
琴 韵·2022-11-28 08:08

nn.DataParallel权重保存和读取，单卡单机权重保存和读取，二者之间的转换。

出处：pytorch使用DataParallel单机多卡和单卡保存和加载模型的正确方法-知乎(zhihu.com)1.单卡训练，单卡加载这里我为了把三个模块save到同一个文件里，我选择对所有的模型先封
yzZ_here·2022-11-27 09:31

论文笔记 ACL 2021|Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks

文章目录1简介1.1创新2方法3实验1简介论文题目：Document-levelEventExtractionviaParallelPredictionNetworks论文来源：ACL2021论文链接：
hlee-top·2022-11-27 00:49

Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks论文解读

Document-levelEventExtractionviaParallelPredictionNetworkspaper：Document-levelEventExtractionviaParallelPredictionNetworks-ACLAnthologycode
Trouble..·2022-11-27 00:44

[论文解读]Graph-Based Parallel Large Scale Structure from Motion

基于图的并行大尺度场景重建为啥有了这篇论文解读吧……是我随便浏览看到的，扫了两眼发现这论文方法我以前做比赛用过（比赛具体内容在这），然后就继续看了下去发现比我以前做的方法好多了，虽然本质是一个思路。我们在做三维重建时候，特别是图片特别多，场景特别大的时候，其实现有很多SFM程序都会出现特别差的结果（OpenMVG、Colmap）。这类方法是增量式重建的（OpenMVG也有全局的），程序慢慢加图片时
星云舰长·2022-11-26 12:33

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（四）

这次的内容主要集中在Reduction模型上。1.ReductionReduction是一种广泛使用的计算模型，特别是在并行计算领域。简单地来说，Reduction就是一系列的划分（Partition）和汇总（Summarize）操作的集合：对输入数据分块，对每一个分块汇总，然后再将汇总后的数据视为新的输入数据，重复分块和汇总，直到得到最终结果，可以想象为一个倒置的树。Google和Hadoop的
苏幕洲·2022-11-26 10:58

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（五）

这里主要讲述两种并行计算模式，前缀求和（PrefixSum）以及卷积（Convolution）。1.PrefixSum前缀求和由一个二元操作符和一个输入向量组成，虽然名字叫求和，但操作符不一定是加法。先解释一下，以加法为例：第一行是输入，第二行是对应的输出。可以看到，Output[1]=Input[0]+Input[1]，而Output[length-1]就是整个输入向量元素之和。为什么要使用并行
苏幕洲·2022-11-26 10:58

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（二）

这里讲讲二维数据和内存模型1.二维参数设置前面已经说过，CUDA支持多维的Grid和Block，以方便处理多维数据，那么在调用Kernel时函数也会有所不同。假定需要处理一张76x62像素的图片，采用16x16的Block，则参数设置如下：#defineTILE_WIDTH16dim3dimBlock(TILE_WIDTH,TILE_WIDTH,1);dim3dimGrid(75/TILE_WID
苏幕洲·2022-11-26 10:27

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（三）

米国人都去过圣诞了，这次内容不多。1.Bursting由于种种原因，DRAM的核心速度低于接口速度，因此引入了所谓Bursting的技术。Bursting，是指当读取DRAM时，返回所读取的位以及其后连续的许多位，以增加访问速度。若其后的连续位没有被用到，则被丢弃。比如，DRAM的核心速度是接口速度的1/N倍，则在一次读取中，取出N×接口位宽的数据，然后在N时间段中以接口速度传输。1/N×N×接口
苏幕洲·2022-11-26 10:27

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（七）

这里主要介绍MPI框架，以及怎样将其与CUDA结合起来运用。1.MPIMPI可以视为大一号的CUDA。一个MPI框架由分布式计算节点组成，每一个节点可以视为是一个“Thread”，但这里的不同之处在于这些节点没有所谓的共享内存，或者说GlobalMemory。所以，在后面也会看到，一般会有一个节点专门处理数据传输和分配的问题。MPI和CUDA的另一个不同之处在于MPI只有一级结构，即所有的节点都在
苏幕洲·2022-11-26 10:27

Heterogeneous Parallel Programming 随笔一

HeterogeneousParallelProgramming异构并行编程使用CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)作为示例语言，CUDA语言中使用Hose端与Device
Robin_Wong·2022-11-26 10:23

Heterogeneous Parallel Programming 异构并行编程 - UIUC伊利诺伊大学（持续更新）

Lecture11.2IntroductiontoHeterogeneous异构1.3PortabilityandScalability1.4IntroductiontoCUDA数据并行化and执行模型1.5IntroductiontoCUDA内存模型and基本函数API1.6IntroductiontoCUDAKernel-basedSPMD1.7更高维的Grid的Kernel-basedSPM
惊鸿落-Capricorn·2022-11-26 10:51

JVM垃圾回收系列之垃圾收集器一

序“黑发不知勤学早,白发方悔读书迟”引言本文将介绍HotSpot中常见的几种垃圾收集器，如：Serial、ParNew、ParallelScavenge、CMS等参考书籍：“深入理解Java虚拟机”个人
a_ittle_pan·2022-11-26 03:35

pytorch训练，gpu利用率不稳定

问题描述：单主机四gpu利用torch.nn.DataParallel进行多gpu的训练；gpu的内存占有率没问题，但使用率很低，很长一段时间在百分之零。
stupid_miao·2022-11-25 12:25

torch多GPU导致较大计算误差问题

model=nn.DataParallel(model)探究
Bruc_e__·2022-11-25 12:24

tensorflow 多gpu 并行训练

深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（dataparallelism），另外一种是模型并行化（modelparallelism）。深度模型训练方法：深度学习模型的训
刘梓枫·2022-11-25 06:55

Pytorch Mac GPU 训练与测评

训练与测评|Yunfeng'sSimpleBlog(vra.github.io)(66条消息)pytorch之多GPU使用——#CUDA_VISIBLE_DEVICES使用#torch.nn.DataParallel
努力戒手机中·2022-11-25 06:18

【机器翻译】【数据集】WMT2022的第一个生物医药训练集获得

BiomedicaltranslationTask-ACL2022SeventhConferenceonMachineTranslation(statmt.org)这篇文章记录下第一个数据集的获得GitHub-biomedical-translation-corpora/corpora:Parallelcorporafortheb
耶格尔派**·2022-11-25 05:05

目标检测学习笔记——mmdetection

训练自己的数据集三、错误记录四、多尺度训练五、GC六、代码解读官方文档：1、config文件2、DeltaXYWHBBoxCoder3、roi_extractor七、常用函数1.mmcv.track_parallel_progress
phily123·2022-11-25 00:27

测试模型是出现：RuntimeErrorError(s) in loading state_dict for MIMO-UNet

在网上查了资料1.加载使用模型时和训练模型时的环境不一致:2.训练时使用了分布式训练方案nn.DataParallel()，在测试时没有没有将模型使用nn.DataParalle
shing_star·2022-11-24 23:55

Pytorch基础知识

：网络结构分布到不同的设备中(Networkpartitioning)同一层的任务分布到不同数据中(Layer-wisepartitioning)不同的数据分布到不同的设备中，执行相同的任务(Dataparallelism
安小兴先生·2022-11-24 22:07

pytorch使用DataParallel加速（包括RNN疑难杂症处理）

DataParallel的基本使用方法很简单，只需设置device_ids即可，如下所示：device_ids=[0,1,2,3]model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids
AnUnverse·2022-11-24 17:35

UE4 Boss AI试水(BTT BTS BTD EQS)

它们取代了其他行为树系统中的传统平行（Parallel）节点
消失的毗斯缇斯·2022-11-24 16:32

UE4 AI基础笔记

AIController蓝图类，角色使用该类来控制行为树的控制在该蓝图中处理行为树与黑板BehaviorTreerunbehaviortree三种流程控制sequence顺序执行selector选择一个执行simpleparallel
Ctrlturtle·2022-11-24 16:31

神经网络建模的适用范围,常用神经网络模型

他们在1986年出版“ParallelDistributedPro
普通网友·2022-11-24 12:37

pytorch训练模型遇到的问题

pytorch训练模型遇到的问题1、AttributeError:'DataParallel'objecthasnoattribute'fc'2、TypeError:zipargument#122mustsupportiteration3
qq_33343450·2022-11-24 11:30

cuda用法

例子1：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"os.environ["OMP_NUM_THREADS"]="1"model=nn.DataParallel
SenlldTyw·2022-11-24 07:46

(已解决)多卡训练时报错RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0,1,2,3'device_ids=[0,1,2,3]model.to("cuda:0")model=torch.nn.DataParallel
CSU迦叶·2022-11-24 02:41

深度学习与总结JVM专辑（二）：垃圾回收基础（图文+代码）

真的死了吗方法区回收废弃常量无用类垃圾回收算法回收类型分代收集理论标记清除算法（Mark-Sweep）标记-复制算法分代收集算法经典垃圾收集器Serial收集器SerialOld收集器ParNew收集器ParalledOld收集器ParallelScavenge
左灯右行的爱情·2022-11-23 23:03

Pytorch并行训练方法-单机多卡

简单方便的nn.DataParallelDataParallel可以帮助我们（使用单进程控）将模型和数据加载到多个GPU中，控制数据在GPU之间的流动，协同不同GPU上的模型进行并行训练（细粒度的方法有
永不言弃的小颖子·2022-11-23 22:12

会议转载

:SIGCOMM:ACMConfonCommArchitectures,Protocols&AppsINFOCOM:AnnualJointConfIEEEComp&CommSocSPAA:SymponParallelAlgmsandArchitecturePODC
scarlette47·2022-11-23 14:07

Pytorch之torch.nn.DataParallel

CLASStorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device=None,dim=0)在模块水平实现数据并行。
Guan19·2022-11-23 12:41

pytorch中的单机多卡和多机多卡

在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练-Pytorch中文手册pytorchhandbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch
Kun Li·2022-11-23 07:46
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