解决了PyTorch 使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上

最新推荐文章于 2024-12-20 17:32:51 发布
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pytorch遇到的bug记录—2
羊藤枝的博客
06-15 1万+
问题描述： 我定义的网络模型除了原始的参数之外，还自定义了一组参数，这组参数也要参与训练，但是我在使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练时，出现bug如下: Traceback (most recent call last): File "train_search.py", line 741, in <module> architecture.main() File "train_search.py", line 358, in main tra
使用torch.nn.DataParallel进行多GPU的训练
YasmineC的博客
08-17 1659
由于模型的特殊性，已经尝试过在batch_size=10的情况下在一张24G的3090ti上跑，但仍然提示CUDA out of memory，因此只能求助于使用多卡进行训练… torch.nn.DataParallel()的原理如下： 首先把模型加载到一个主设备 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 清楚这个原理后，只需要完成两步即可： 将模型加载到主设备并复制到多个设备 model = torch.n
pytorch 单机多GPU训练RNN遇到的问题
01-06
在使用DataParallel训练中遇到的一些问题。 1.模型无法识别自定义模块。 如图示，会出现如AttributeError: ‘DataParallel’ object has no attribute ‘xxx’的错误。 原因：在使用net = torch.nn.DataParallel(net)之后，原来的net会被封装为新的net的module属性里。 解决方案：所有在net = torch.nn.DataParallel(net)后调用了不是初始化与forward的属性，需要将net替换为net.module。 2.隐藏状态不被拆分到多GPU里。 这种错误常出现在RNN以及衍生
Pytorch多GPU训练时使用hook提取模型中间层输出时与模型输入张量不在同一个GPU上的解决办法
qq7835144的博客
01-12 1760
Pytorch多GPU训练时使用hook提取模型中间层输出时与模型输入张量不在同一个GPU上的解决办法 通常对于单卡训练的模型，使用hook可以较为方便地提取出模型中间层输出。 例如我们想要获取自定义模型DBL中的conv2d的输出，可以先打印出这个网络，获取到conv2d在模型中的次序，然后使用for循环确定其位置并注册hook。 参考https://www.jianshu.com/p/0a270d63aca9 import torch import torch.nn as nn class CBL(n
【编程BUG】Pytorch 使用DataParallel时报告数据和模型不在同一个设备上的错误
qq_42363777的博客
06-24 785
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LSTM多GPU训练、pytorch 多GPU 数据并行模式踩坑日记， LSTM, nn.DataParallel()
目标：NLP算法工程师
05-12 3491
LSTM多GPU训练 pytorch 多GPU 数据并行模式踩坑日记 多GPU训练时遇到的BUG解决方法
torch分布式数据并行：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP），代码书写步骤
qq_40671063的博客
03-06 3433
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Bug记录——nn.Parameter（）参数不更新、根据loss自学习权重变量不更新、pytorch 模型自定义参数不更新、网络梯度为None，参数不更新解、tensor参数有梯度，但不更新
Chaoy6565的博客
05-03 5938
记录一个bug。bug描述：这是关于一个Pytorch模型自定义nn.Parameter（）参数不更新的bug。就是用nn.Parameter（）定义一个参数变量，它可以根据loss调整大小。1、看该变量的梯度是否为0或者为None。2、学习率是否过小和过大。3、是否加入了optimal的优化参数序列中。4、softmax也会使结果失去梯度,用log_softmax代替。5、torch.argmax(),会使结果失去梯度。
DataParallel并行运算的模型导入失败Error的解决方法——解除DataParallel封装
Mathematic_Van的博客
09-11 528
但运行后意料之外地出现了如下的error：你也许会很纳闷，明new_model与model已经设置为相同结构了，为什么会报出结构不匹配的error。让我们仔细地观察一下：通过这里的信息我们可以基本分析出来报错的原因来自模型的字典的键（key）出现了不匹配。
Pytorch使用torch.nn.DataParallel()在Linux服务器上多GPU训练
guoqiangszu的博客
05-01 1597
前期我自己也在网上也找了很多相关的文章，但是都不能用。后来结合Pytorch中多GPU训练这篇文章，加上自己的尝试，终于成功在服务器上使用多gpu训练成功。 首先，使用代码 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2， 3， 4" 这句代码能够告诉程序接下来要使用的gpu编号是哪几块。比如服务器上有8块gpu，编号为0，1， 2，……，7，你只想用其中的2,...
Pytorch使用DataParallel后仍只使用一个GPU
qq_45347185的博客
05-14 1977
服务器类型：slurm管理下的超算服务器系统：linuxpython版本：3.8虚拟环境：virtualenvpytorch版本：1.10问题描述：在服务器上用上卡跑模型时，使用后，模型和数据仍然只占用第一个gpu，然后内存爆掉。
torch.nn.DataParallel的多GPU训练导致OOM解决方法
bb8886的博客
06-15 1198
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nn.DataParallel失效卡死，无输出
studyduts的博客
07-27 2365
解决torch.nn.DataParallel卡死在foward()处，无输出
torch.nn.DataParalle多GPU运行时第一个epoch卡住问题
weixin_46786533的博客
09-03 2176
使用nvidia-smi查看GPU状态时，会有一个GPU一直100%，另一个GPU0%一直保持不变。
pytorch跨设备保存和加载模型（变量类型(cpu/gpu)不匹配原因之一）
zsycode的博客
04-17 2073
原官网教程地址 跨设备保存和加载模型 保存在GPU上，在CPU上加载 保存： torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载： device = torch.device('cpu') model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, m...
跨设备的模型保存和加载
qq_39697468的博客
10-09 221
GPU保存，CPU加载 PATH = './model.pth' torch.save(model.state_dict(), PATH) device = torch.device('cpu') model = Net() model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 2.保存在GPU 上，在 GPU 上加载 device = torch.devic...
72B模型DPO微调 | DPO的大模型的技术点、DPO的核心思想
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【大模型学习】使用DPO技术对大模型Qwen2进行微调
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08-12 2519
你需要配置 DPO 的训练参数，包括模型配置、训练设置等。3、数据格式：将数据处理为 DPO 所需的格式。通常，DPO 需要一个包含对话对和相应偏好标签的数据集。根据单轮对话和多轮对话的需求，你需要选择合适的数据集，并将其处理为 DPO 所需的格式。1、选择数据集：lvwerra/stack-exchange-paired。创建 DPO 训练器。
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“torch-audiomentations”是一个专为PyTorch框架设计的高效音频数据增强库，旨在为深度学习模型训练过程中的音频信号处理提供强大、灵活且高性能的支持。该库的设计理念深受听觉感知机制的启发，强调在模拟真实世界...
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