DataParallel layers (multi GPU)

最新推荐文章于 2025-07-29 17:26:36 发布
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分类专栏： gpu
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/doublechenchenchen/article/details/80346791
该博客介绍了如何在PyTorch中利用nn.DataParallel模块实现模型的多GPU训练，通过导入torch.nn.parallel和设置cudnn backend，将模型实例化为DataParallel以分配到多个GPU上并行执行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import torch.nn as nn

import torch.nn.parallel

import torch.backends.cudnn as cudnn

model = nn.DataParallel(model)




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DataParallel 笔记
jacke121的专栏
09-25 2723
DataParallel if arg.cuda: model=model.cuda() #这里将模型复制到gpu ,默认是cuda('0')，即转到第一个GPU 2 if len(device_id)>1: model=torch.nn.DaraParallel(model);#前提是model已经.cuda() 了 在 pytorch 多GPU训练下，存储整个模型（ 而不是model.state_dict() ）后再调...
pytorch 多GPU训练总结（DataParallel的使用）
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不忘初心不动摇
02-28 8万+
这里记录用pytorch 多GPU训练 踩过的许多坑 仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一、官方思路包装模型 这是pytorch 官方的原理图 按照这个官方的原理图 修改应该参照 https://blog.csdn.net/qq_19598705/article/details/80396325 上文也用dataParallel 包装了optimize...
DataParallel
weixin_38530843的博客
11-25 406
详解Pytorch的nn.DataParallel_zandaoguang的博客-优快云博客
【PyTorch】torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)：在分布式训练中实现数据并行
彬彬侠的博客
06-15 759
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP) 是 PyTorch 提供的一个类，用于在分布式训练中实现数据并行。它允许多个进程（可能分布在多个 GPU 或多个节点上）协同训练同一个模型，通过高效的梯度同步来加速训练。相比 torch.nn.DataParallel，DDP 更高效，支持多节点训练，是 PyTorch 分布式训练的首选工具。
DataParallel (DP) & DistributedDataParallel (DDP)
最新发布
蜡笔小晴
07-29 331
是将总 batch size 均分至每个 GPU 的实现方式，而。则是每个 GPU 独立设置 batch size。在 PyTorch 中，
DataParallel使用
qq_37950540的博客
06-08 3536
DataParallel' object has no attribute https://github.com/yysijie/st-gcn/issues/83 self.model.extract_feature -> self.model.module.extract_feature pytorch 多GPU训练总结（DataParallel的使用） https://blog...
Pytorch分布式训练DataParallel和DistributedDataParallel详解
欢迎光临啊噗不是阿婆主的酒馆
04-18 1万+
最近工作涉及到修改分布式训练代码，以前半懂非懂，这次改的时候漏了一些细节，带来不必要的麻烦，索性花点时间搞明白。 Pytorch 分布式训练主要有两种方式： torch.nn.DataParallel ==> 简称 DP torch.nn.parallel.DistributedDataParallel ==> 简称DDP 其中 DP 只用于单机多卡，DDP 可以用于单机多卡也可用于多...
multi_gpu_model
12-30
而在PyTorch里，则可通过内置的`torch.nn.DataParallel`模块快速启用多卡训练功能；不过需要注意的是，这种方式可能会带来额外开销，因此建议优先考虑更高效的替代方案——即原生分布式包(`torch.distributed`)提供...
如何使用multi_gpu_model库
09-30
parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=gpus) ``` 这里`/cpu:0`确保模型的构建在CPU上完成。 5. **编译和训练**: 正常编译模型，然后像平时一样训练，只需传入`parallel_model`而不是单GPU模型： ```...
Keras下使用多GPU训练模型
Micheal 超 的博客
11-09 927
Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。 我的tensorflow_gpu=1.15.0; Keras==2.1.6 涉及的代码 设置可以使用的GPU编号 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3" # 仅让id=2，3的GPU可被使用 当你的电脑中有多块GPU时, keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意
pytorch 多卡训练--DataParallel
chuansailang4709的博客
03-15 1938
用pytorch进行多GPU训练，只需要学会把单卡训练的代码稍微改一下即可。不 模型用DataParallel包装一下： device_ids = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 10卡机 model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) # 指定要用到的设备 model = model.cuda(device=device_ids[0]) # 模型加载到设备0 数据也指定设备： X_train
Balanced-DataParallel:这里是改进了pytorch的DataParallel，使用了平衡第一个GPU的显存使用量
03-21
平衡数据并行 这里是改进了pytorch的DataParallel，使用了平衡第一个GPU的显存使用量 本代码来自transformer-XL： : 代码不是本人写的，但是感觉很好用，就分享一下。 怎么使用： 这个BalancedDataParallel类使用起来和DataParallel类似，下面是一个示例代码： my_net = MyNet() my_net = BalancedDataParallel(gpu0_bsz // acc_grad, my_net, dim=0).cuda() 这里包含三个参数，第一个参数是第一个GPU要分配多大的batch_size，但是要注意，如果您使用了渐变累积，那么此处替换的是每次进行运算的实际batch_size大小。举个例子，比如你在3个GPU上面跑代码，但是一个GPU最大只能跑3条数据，但是因为0号GPU还要做一些数据的整合操作，于是0
PyTorch单机多卡训练（DataParallel）
old_power的博客
03-28 728
PyTorch单机多卡训练（DataParallel）
Pytorch并行计算(一): DataParallel
芒果干的博客
10-08 6222
文章目录PyTorch并行计算1. 官网实例2. 使用方法3. 运行过程4. 源代码解读 PyTorch并行计算 nn.DataParallel 1. 官网实例 PyTorch官网的例子:DATA PARALLELISM PyTorch官网的手册:torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 2. 使用方法 具体使用也比较简单，如下所示，其余的不需要变化 # 当不限制GPUs的个数时，默认使用全部的GPU
pytorch模型训练单机多卡(二)：数据并行DataParallel
凝眸伏笔的博客
07-10 2957
1.并行处理机制 DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。 具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络输出与批次中每个元素的真实数据标签进行比较来计算损失函数值。接下来，损失值分散给各个GPU，每个GPU进
【深度学习】单机多卡 | DataParallel将计算任务在多个 GPU 上并行执行，可以在多个 GPU 上分摊工作负载，从而加快训练速度
定期分享我的发现和想法，感谢你的陪伴和支持
06-28 2152
它在单机多卡环境中非常有用，可以在多个 GPU 上分摊工作负载，从而加快训练速度。PyTorch 中的一个工具，可以让模型在多个 GPU 上并行运行。它通过将输入批次拆分成多个子批次，每个子批次发送到不同的 GPU 上，并行执行前向传播和反向传播，然后将每个 GPU 上的梯度聚合到主 GPU 上进行参数更新。
Pytorch的nn.DataParallel详细解析
qq_38410428的博客
08-04 2万+
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。 device_ids = [0, 1] net = torch.nn.DataParallel(net,
torch.nn.DataParallel()--多个GPU加速训练
Drug discovery
06-05 1万+
公司配备多卡的GPU服务器，当我们在上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们通常会使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练。一般我们会在代码中加入以下这句： device_ids = [0, 1] net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=device_ids) 似乎只要加上这一行代码，你在ternimal下执行watch -n 1 nvidia-smi后会发现确实会使用多个GPU来并行训练。但是细心点会发现其实第
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