PyTorch开始使用的一些问题

pytorch中dataloader的num_workers参数 结论速递 在Windows系统中,num_workers参数建议设为0,在Linux系统则不需担心。 1 问题描述 在之前的任务超大图上的节点表征学习中,使用PyG库用于数据加载的DataLoader,ClusterLoader等类时,会涉及到参数num_workers。在不同系统环境试验该参数的设定值时,会出现不同的结果 colab(Linux),设为12 有warning message,提示num_workers参数设置不合理,不影响继续运行 /usr/local/lib/python3.7/di 阅读详情

一、GPU支持:

    首先访问PyTorch的主页点“install",跳转到Start Locally | PyTorch 根据自己的需要点相应的内容得到命令。

如上图所示,可以直接运行其中的

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

命令就可以安装好PyTorch对GPU的支持。当然还要安装相应的CUDA驱动。

可以参考我的另外一个对TensorFlow的内容conda 安装CUDA 和cudnn_bjay的博客-优快云博客_conda安装cuda 

  二、对于“ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL' (D:\program\Anaconda3\lib\site-packages\PIL\__init__.py)”错误:

在运行例如:python main.py -a resnet50  --lr 0.015 --batch-size 128 --dist-url 'tcp://localhost:10001' --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 ./imagenet  的命令时会出现以上错误。

这是一个PyTorch版本问题,解决办法:这个错误之前的行中有一句类似于:

 File "D:\program\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\transforms\functional.py", line 5, in <module>
    from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, PILLOW_VERSION

用编辑器打开functional.py,按错误提示找到PILLOW_VERSION(我的是第5行)改为__version__,保存,就可以解决这个问题。

三、再次运行:python main.py -a resnet50  --lr 0.015 --batch-size 128 --dist-url 'tcp://localhost:10001' --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 ./imagenet 命令可能会出现错误:

  File "D:\program\Anaconda3\lib\site-packages\torch\distributed\rendezvous.py", line 88, in rendezvous
    raise RuntimeError("No rendezvous handler for {}://".format(result.scheme))
RuntimeError: No rendezvous handler for ://

把命令改为:python main.py -a resnet50  --lr 0.015 --batch-size 128 --dist-url tcp://localhost:10001 --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 ./imagenet

就应该可以了。也就是把tcp://localhost:10001两边的引号去掉。

四、运行:python main.py -a resnet50  --lr 0.015 --batch-size 128 --dist-url tcp://localhost:10001 --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 ./imagenet 命令可能会出现错误:

  File "D:\program\Anaconda3\lib\site-packages\torch\distributed\distributed_c10d.py", line 727, in _new_process_group_helper
    raise RuntimeError("Distributed package doesn't have NCCL " "built in")
RuntimeError: Distributed package doesn't have NCCL built in  

原因是PyTorch在windows下不支持nccl,但命令默认又是nccl,因此改命令为如下:

python main_moco.py -a resnet50  --lr 0.015 --batch-size 128 --dist-url tcp://localhost:8080 --dist-backend gloo --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 ./imagenet

即,加入--dist-backend gloo。

五、运行上述命令,好像可以了。但我的机器报:

D:\program\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py:490: UserWarning: This DataLoader will create 32 worker processes in total. Our suggested max number of worker in current system is 8 (`cpuset` is not taken into account)

和

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。

BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe

改命令为:

python main_moco.py -a resnet50  --lr 0.015 --batch-size 128 --dist-url tcp://localhost:8080 --dist-backend gloo --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 --workers 0 ./imagenet

现在应该可以再继续。

以上是我首先用PyTorch遇到的问题,希望大家都没有。

pytorch 重写lstm 使用mask @staticmethod def _forward_rnn(cell, input, masks, initial, drop_masks): max_time = input.size(0) # seq_len:41 output = [] hx = initial # ([32,200], [32,200]) 初始化值全为0... 阅读详情

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