用GPU进行训练模型

最新推荐文章于 2025-05-20 11:02:26 发布

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登陆gpu系统

连接gpu

ssh -p 端口号 root@GPU地址

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在终端配置环境

1、安装anaconda：把本地的anaconda发送到gpu端并安装anaconda
退出刚才的连接：control+d
把文件发送到gpu端

 scp -P 2210 -r 文件路径 root@gpuIP地址:目标路径

连接gpu端

ssh -p 端口号 root@GPU地址

安装anaconda

pip install anaconda

安装tensorflow

conda install tensorflow

把代码和数据集发送到gpu端

 scp -P 2210 -r 文件路径 root@gpuIP地址:目标路径

运行训练代码

python3 文件名.py

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利用GPU训练

apple_53439775的博客

04-04

4278

利用GPU来训练一般来说训练的速度比CPU要快的多，并且添加GPU也并不复杂，添加cuda()即可。在下面模块添加GPU操作语句： 1.神经网络模型 #搭建神经网络 class Gu(nn.Module): def __init__(self): super(Gu , self).__init__() self.model1 = Sequential( Conv2d(3, 32, 5, 1, 2), ...

讲解GPU 训练大模型步骤

2402_84466582的博客

09-11

1808

详细讲解GPU 在训练大模型工作步骤过程 GPU在训练大模型的工作过程中，扮演着至关重要的角色，其强大的并行计算能力能够显著提升训练速度和效率。以下是GPU训练大模型的详细步骤：

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使用GPU训练模型

lengyue2015的博客

02-23

1977

本地训练模型可以用CPU和GPU，但是GPU的性能比CPU要好得多，所以如果有独立显卡的，尽量还是用GPU来训练模型。软件一共3.2G，安装软件之前，确定软件有VC++环境，不然会失败。使用GPU需要安装Cuda和Cudnn。我是装了Visual Studio 2019。然后安装ultralytics等基础依赖。编写一个测试代码，看看是否支持CPU。我这里支持的版本是:12.8。GPU版本的torch。

DeepSeek学习基础：GPU训练是什么？一文看懂多GPU并行策略！

最新发布

EnjoyEDU的博客

05-20

869

在深度学习的世界里，模型越来越复杂，数据集规模不断膨胀，单块GPU的算力已经难以满足需求。多GPU训练作为一种高效解决方案，能够大幅提升训练速度，缩短实验周期。本文将带你深入剖析多GPU训练的核心技术原理、底层工作机制及具体实现细节，同时探讨分布式训练中那些容易被忽视的关键注意事项。如果这些问题处理不当，可能会让训练效率大打折扣，甚至导致过程不稳定。让我们一起揭开多GPU训练的神秘面纱！

利用GPU进行训练

Mr_Happy_Li的博客

10-05

1105

如果电脑上没有GPU的话，以上这么写会发生报错，更好的写法应该是加上if判断是否有GPU。如果电脑上有两个不同的gpu，可以用以下调用第二个gpu进行训练。这样可以保证有gpu先试用gpu，没有gpu也能够正常运行。除了以上的三种，在别的地方是引用不上cuda的。可以看到没训练100次花费时间是7s。可以看到平均100次只使用1s。‘：0’的写法等同于cuda。使用方式是.cuda()

解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

09-16

当我们使用PyTorch中的`nn.DataParallel`在多GPU环境下训练模型时，PyTorch会在模型的各个权重参数前加上`module.`前缀。例如，一个简单的卷积层的权重名称原本可能是`conv1.weight`，但在多GPU环境下通过`nn.Data...

使用多GPU训练模型.md

04-06

### 使用多GPU训练模型 #### 一、概述在深度学习领域，特别是在处理大规模数据集时，使用多个GPU可以显著提升训练效率。本篇文档详细介绍了如何利用TensorFlow中的`tf.distribute.MirroredStrategy`策略来实现多...

pytorch使用gpu训练模型

njh1147394013的博客

05-20

373

安装gpu版本pytorch

使用GPU云服务器训练yolov5模型

分享IT行业各种技术经验，从入门到入行，关注我学习更多知识。

04-14

808

本地计算机的 GPU 性能通常不足，训练时需长时间等待，效率极低，大大延长项目开发周期。而使用 GPU 云服务器训练 YOLOv5 可有效解决这些问题。它计算资源强大，能显著提升训练速度、缩短训练时间等。

完整的模型训练套路

weixin_43328054的博客

03-01

298

import torch import torchvision.datasets from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from MyModule import * # 准备数据集 from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader import nn_seq train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./datas

利用gpu训练

qq_48687044的博客

12-10

284

① GPU训练主要有三部分，网络模型、数据(输入、标注)、损失函数，这三部分放到GPU上。

使用GPU训练（PyTorch demo）

消极的人永远是对的，积极的人选择勇往直前

04-03

735

使用GPU训练（PyTorch demo）

利用GPU训练模型

weixin_73557167的博客

03-16

788

GPU训练模型

深度学习使用GPU训练

孜蓝的博客

01-10

676

使用GPU训练

（十四）完整的模型训练套路

m0_58702532的博客

05-02

849

【声明】来源b站视频小土堆PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili model.py import torch from torch import nn # 搭建神经网络 class Model(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.model = nn.Sequential( nn.C.

如何用GPU加速训练模型

03-16

### 利用GPU加速深度学习模型训练的最佳实践与配置方法 #### 多GPU并行训练多GPU并行训练是一种有效的方式，可以通过将模型或数据分配到多个GPU上来充分利用它们的并行计算能力[^1]。这种方法不仅可以缩短训练时间，还能让研究人员快速迭代和优化模型。 #### 混合精度训练为了进一步提升训练速度，可以采用混合精度训练（Mixed Precision Training）。这种技术通过使用半精度浮点数（FP16）来减少内存占用和加快计算速度，同时借助损失缩放等机制维持模型精度[^2]。NVIDIA 提供了 Apex 库作为支持工具，它包含了多种优化功能，可帮助开发人员轻松实现这一目标。 #### 学习率调整策略学习率是影响模型收敛性和性能的重要因素之一，在深度神经网络训练过程中扮演着核心角色[^3]。合理的选择以及动态调节方案对于获得良好的最终效果至关重要。例如，可以从初始较高的值开始，并随着epoch增加逐步降低；或者依据特定条件触发重置操作以应对可能出现的停滞现象。 #### 显存管理技巧针对显存在实际应用中的高效利用问题，有一个参数叫做`FLAGS_eager_delete_tensor_gb`可以帮助我们更好地控制资源释放时机。当将其设为0时意味着只要检测到任何可用空间就会立即清理不再使用的张量对象从而达到最大程度节约的目的[^4]。 ```python import tensorflow as tf # 设置Eager模式下的即时删除选项 tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physical_devices('GPU')[0], True) flags.FLAGS_eager_delete_tensor_gb = 0 ``` 以上就是关于如何运用gpu来进行高效的dl mt的一些最佳做法介绍。