pytorch单机多卡训练

最新推荐文章于 2025-11-06 02:04:04 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-06 02:04:04 发布 · 2.2k 阅读

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#python #深度学习 #pytorch #并行计算

使用DistributedDataParallel进行单机多GPU训练，官方教程很详细了。
最后需要通过CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 train.py调用。

import torch
import torch.distributed as dist

torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")
local_rank = torch.distributed.get_rank(

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pytorch 单机多卡训练distributedDataParallel

jacke121的专栏

08-06

2856

pytorch单机多卡：从DataParallel到DistributedDataParallel 最近想做的实验比较多，于是稍微学习了一下和pytorch相关的加速方式。本人之前一直在使用DataParallel做数据并行，在今天浅浅的学了下apex之后，发现apex和DataParrallel并不兼容，由此开始了DistributedDataParallel的研究。至于在单机上DistributedDataParallel本身已经较DataParallel更优秀之类的内容，网上已经有较多详细的描述，..

Pytorch单机多卡分布式训练

no1xiaoqianqian的博客

09-27

895

Pytorch单机多卡分布式训练

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pytorch：单机多卡（GPU）训练

qq_34144750的博客

10-28

729

根据以上设置，便可实现单机多卡的分布式训练，这里需要注意一点，也是我踩过的坑，就是Data.DataLoader的shuffle必须为false，否则报错。网址:yii666.com<网址:yii666.com。第一种只支持单机多卡，第二种支持单机多卡和多机多卡；性能上，第二种优于第一种，真正实现分布式训练。这里nproc_per_node的参数表示gpu数量。

单机多卡训练（pytorch-lightning）

最新发布

weixin_37564611的博客

11-06

160

pytorch lightning框架的使用，一些基本的尝试。

pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel

m0_52474839的博客

05-12

2306

单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指，多张 GPUs 使用相同的模型副本，但采用不同 batch 的数据进行训练.模型并行是指，多张 GPUs 使用同一 batch 的数据，分别训练模型的不同部分.

PyTorch单机多卡训练（无废话）

qq_44017116的博客

10-09

2447

目前大家基本都在使用DistributedDataParallel（简称DDP）用来训练，该方法主要用于分布式训练，但也可以用在单机多卡。

Pytorch单机多卡训练

Jeffrey_0711的博客

08-18

568

传入需要用多少个GPU训练（n_gpus）:返回一个新设备上的数据类型，需要赋值操作。

PyTorch单机多卡训练（DataParallel）

old_power的博客

03-28

957

PyTorch单机多卡训练（DataParallel）

Pytorch 单机多卡训练

xuyunyunaixuexi的博客

11-10

1387

记录下小tips:

pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法

09-18

今天小编就为大家分享一篇pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

PyTorch 单机多卡训练

谁谁谁的的的博客

08-02

1677

以上是在 PyTorch 中进行单机多卡训练的两种方法。您可以根据自己的实际情况选择适合您的方式。在 PyTorch 中进行单机多卡训练可以使用。

pytorch实现单机多卡训练

Major_S的博客

01-17

580

【代码】pytorch实现单机多卡训练。

简单易懂的 pytorch 使用 DistributedDataParallel 进行单机多卡训练

Defiler_Lee的博客

11-19

933

pytorch 使用 DistributedDataParallel 进行单机多卡加速

Pytorch分布式训练，数据并行，单机多卡，多机多卡

Jolen_xie的博客

05-20

1455

当使用DDP时，训练代码分别在每个GPU上执行，每个GPU直接与其他GPU通信，并且仅在必要时进行通信，从而减少了通信开销。在DDP方法中，主进程的作用大大减少，每个GPU负责自己的向前和向后传递，以及参数更新。向前传递后，开始向后传递，每个GPU开始将自己的梯度发送给所有其他GPU，每个GPU接收所有其他GPU的梯度之和。. 在这种方法中，模型被复制到所有可用的GPU上，并且所有进程都由第一个GPU（也称为主进程）管理。之后，每个GPU都有完全相同的梯度，并更新其自己的模型副本的参数。

PyTorch单机多卡并行训练

weixin_43750248的博客

04-14

1147

Pytorch 单机多GPU训练原理代码实现参考文章原理多GPU训练的基本过程：首先把模型加载到一个主设备上把模型只读复制到多个设备把大的batch数据也等分到不同的设备最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数代码实现以Minist为例首先设置device_id device_ids = [3, 4, 6, 7] 在调用DataLoader时要注意放大Batch_size的倍数 data_loader_train = torch.utils.data.DataL

pytorch四种单机多卡分布式训练方法

dddeee的专栏

11-25

2158

对比四种pytorch分布式训练方法数据的处理方试

PyTorch单机多卡分布式训练（源代码讲解）

三年就是一辈子

09-27

6481

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