Pytorch 使用多GPU训练,有用

本文详细介绍了在使用多GPU进行模型训练时的正确操作流程,包括如何定义模型、将模型放置到GPU上以及避免常见的错误。同时,文章还提到了在使用state_dict和param_groups时的注意事项。

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

model

先把model都定义好,再统一放到GPU上,不然可能会报错
不要动optimizer

if len(conf.device_ids)>1:# 多GPU
    self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids).cuda()
	self.head = torch.nn.DataParallel(self.head, device_ids=conf.device_ids).cuda()
	#self.optimizer = torch.nn.DataParallel(self.optimizer, device_ids=conf.device_ids).cuda()
else: # 单GPU
	self.model = self.model.to(conf.device)
	self.head = self.head.to(conf.device)
	#self.optimizer = self.optimizer.to(conf.device)
	      

data

imgs = imgs.cuda()
labels = labels.cuda()

一些BUG

有些帖子说在取用state_dictparam_groups之前要加入.module,我没有改动这一块。


参考博客
参考代码

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