nn.DataParallel失效卡死,无输出

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解决nn.DataParallel失效卡死,无输出


pytorch中的nn.DataParallel可以进行单机多卡训练。如果确实有多个可用的显卡,

torch.cuda.device_count() >1

程序卡死在跳转到自定义模型的forward()这一步,且没有任何输出,则可能是没有将模型变成module。

即在

model = MyNetwork()#自定义的神经网络模型
model = nn.DataParallel(model)

之后,还需

model = model.module

此外优化器(optimizer)也需要使用module。

optimizer = nn.DataParallel(optimizer)
optimizer.module.step()

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在解决 `torch DataLoader` 出现 `RuntimeError` 后,使用 `torch.nn.DataParallel(model)` 可以实现多 GPU 并行训练。`torch.nn.DataParallel` 会自动将输入数据切分到多个 GPU 上,并将模型复制到每个 GPU 进行计算,最后将结果汇总。 ### 问题 在使用 `torch.nn.DataParallel(model)` 时,可能会遇到以下问题: - **模型和数据设备不匹配**:使用 `torch.nn.DataParallel` 进行多 GPU 训练时,所有属于模型参数的模块以及其子模块必须以 `nn.Module` 的类型注册为模型的属性。如果需要一个列表来批量存放子模块或者参数时,需采用 `nn.ModuleList` 或者 `nn.ModuleDict` 这样继承了 `nn.Module` 的类来进行定义,并且在 `forward(self,)` 前向传播的过程中,需要直接调用属于 `nn.Module`、`nn.ModuleList` 或者 `nn.ModuleDict` 这样的属性,否则会出现模型和数据不在相同设备上的错误[^1]。 - **内存不足**:多 GPU 并行训练会增加内存使用,如果 GPU 内存不足,可能会导致程序崩溃。 ### 使用方法 以下是使用 `torch.nn.DataParallel(model)` 的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义一个简单的模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) # 定义一个简单的数据集 class SimpleDataset(Dataset): def __init__(self): self.data = torch.randn(100, 10) self.labels = torch.randn(100, 1) def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx], self.labels[idx] # 创建数据集和数据加载器 dataset = SimpleDataset() dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True) # 创建模型 model = SimpleModel() # 检查是否有多个 GPU if torch.cuda.device_count() > 1: print(f"Using {torch.cuda.device_count()} GPUs") model = nn.DataParallel(model) # 将模型移动到 GPU 上 model = model.cuda() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 for epoch in range(10): for inputs, labels in dataloader: inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda() optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}') ``` ###
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