pytorch学习

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分类专栏： 深度学习 文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2021-12-30 14:34:34 首次发布
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Pytorch框架下，在多GPU上训练，CPU下测试时的问题小记
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多GPU服务器训练的错误小记
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1、CPU核心/线程 假设一个4核心8线程CPU，每个核心支持2个线程。对于一个核心来说，不论线程支持多少，总是同一时间只能运行一个线程，利用时间片分割，进行线程间的切换，所以在一个核心上的多线程本质不是并行，只是并发。这种情况下，多线程不一定比单线程快，因为线程间的切换以及可能涉及的互斥锁等问题，都可能导致时间消耗更大，程序运行反而更慢。但也有特殊情况，比如用python写爬虫，假设一个python程序运行在一个CPU核心上，也就是只能利用多线程。此时请求不同的url，因为每次请求后都会有等待，才能接收到
pytorch 使用 CPU 多进程多核训练模型--转载自 “呆萌的代Ma”
DocVenom的博客
11-29 3078
导包 import torch.multiprocessing as mp import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data 这里使用torch.multiprocessing构造多进程，与python的多进程神似 准备训练数据（同单进程） 这里使用随机数生成训练数据，就不用下载什么数据了 def get_train_data(): """得到训练数据，这里使用随机数生成训练数据，由此导致最终结果并不好"""
pytorch 使用 CPU 多进程多核训练模型
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买不起卡… 文章目录导包准备训练数据（同单进程）构造模型（同单进程）构造训练代码（同单进程）开始训练（这里设置多进程！）验证多进程下参数的有效性完整的代码 导包 import torch.multiprocessing as mp import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data 这里使用torch.multiprocessing构造多进程，与python的多进程神似 准备训练数据（同单进程） 这里使用随机数生成训练数据，
Pytorch 尝试通过强化cpu使用加快训练和推理速度（一）
qq_36401512的博客
01-25 5723
目标:pytorch不管是训练还是推理时。cpu的使用率基本只有10%左右，尝试更好的利用cpu来加快训练和推理。 1.在搜索资料时很多作者都提到了python的GIL问题，这边先了解下这个机制直接从例子入手。 本机的cpu是i5-4460 4核4线程 先参考涤生手记的清晰讲述，本实验用的是python3.5故修改下代码。（ Python 3.2开始使用新的GIL。在新的GIL实现中其他线程请求这个锁的时候，当前线程就会在5ms后被强制释放掉这个锁。） GIL锁的释放机制： Python解释器..
linux 系统cpu查看
mansky0618的博客
11-07 2954
什么是物理cpu，什么是逻辑cpu，什么cpu核数，什么是超线程？ ## 物理CPU 就是实实在在插在主机上看得见摸得着那块CPU硬件，可通过如下命令来查看物理CPU个数： ``` cat /proc/cpuinfo | grep 'physical id' | sort | uniq | wc -l ``` ## CPU核数 一块物理CPU上能处理数据的芯片组数量。也就是说
pytorch学习课件
09-12
PyTorch学习课件 PyTorch是当前深度学习领域中最流行的开源机器学习库之一，本资源旨在为读者提供PyTorch的学习课件，涵盖深度学习的基本原理、PyTorch的开发环境、深度学习的基础网络、PyTorch框架等知识点。 ...
PyTorch知识点及PyTorch学习资料与常见错误积累.zip
12-05
PyTorch知识点及PyTorch学习资料与常见错误积累.zip Pytorch_60min.md：官方60分钟入门PyTorch Pytorch_Basic.py：自动求导、数据集的使用、模型保存及载入 Pytorch_linearRegression.py：线性回归例子实现完整训练 ...
PyTorch 学习教程代码
03-01
总之，这个PyTorch学习教程代码集合为深度学习爱好者提供了一个实用的学习平台，结合理论与实践，是快速提升PyTorch技能的有效途径。通过仔细阅读“说明.pdf”并逐步实践代码，学习者将能够熟练掌握PyTorch，并能够...
pytorch学习日志，深度学习资源整理
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【标题】"PyTorch学习日志，深度学习资源整理" 涵盖了对PyTorch框架的深入理解和学习，以及与深度学习相关的资源集合。PyTorch是Facebook开源的一个强大深度学习库，以其动态计算图和易用性赢得了广大开发者喜爱。本...
pytorch学习资料
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《PyTorch学习资料》与《OpenCV 4.1中文官方文档》是两份针对深度学习和计算机视觉领域的重要参考资料。PyTorch是Facebook开源的一款强大的深度学习框架，而OpenCV则是广泛应用的计算机视觉库。这两者的结合，为...
pytorch-cpu-1.0.1-py3.6_cpu_1.tar
04-30
pytorch下载时容易出现超时，当然我们可以离线下载，因此这里上传上来供大家使用，下载过后pip/conda install 文件名 即可安装
【PyTorch深度学习60分钟快速入门 】Part5：数据并行化
weixin_30908941的博客
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在本节中，我们将学习如何利用DataParallel使用多个GPU。 在PyTorch中使用多个GPU非常容易，你可以使用下面代码将模型放在GPU上： model.gpu() 然后，你可以将所有张量拷贝到GPU上： mytensor = my_tensor.gpu() 请注意，仅仅调用my_tensor.gpu()并不会将张量拷贝到GPU上，你需要将它指派给一个新的张量，然后在GPU上使用这个...
pytorch-scheduler（调度器）
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scheduler（调度器）是一种用于调整优化算法中学习率的机制。学习率是控制模型参数更新幅度的关键超参数，而调度器根据预定的策略在训练过程中动态地调整学习率。优化器负责根据损失函数的梯度更新模型的参数，而调度器则负责调整优化过程中使用的特定参数，通常是学习率。调度器通过调整学习率帮助优化器更有效地搜索参数空间，避免陷入局部最小值，并加快收敛速度。调度器允许实现复杂的训练策略，学习率预热、周期性调整或突然降低学习率，这些策略对于优化器的性能至关重要。学习率绘图函数。
PyTorch训练任务在k8s上调度实践探索
奇华资料的博客
05-15 813
Kubernetes的核心优势在于其能够提供一个可扩展、灵活且高度可配置的平台，使得应用程序的部署、扩展和管理变得前所未有的简单。通用计算能力方面的应用已经相对成熟，云原生化的应用程序、数据库和其他服务可以轻松部署在Kubernetes环境中，实现高可用性和弹性。然而，当涉及到异构计算资源时，情形便开始变得复杂。异构计算资源如GPU、FPGA和NPU，虽然能够提供巨大的计算优势，尤其是在处理特定类型的计算密集型任务时，但它们的集成和管理却不像通用计算资源那样简单。
硬件层面提高Pytorc-GPU训练速度（个人理解）
s893239571的博客
05-03 2238
本篇文章是看了各个网站的一个个人理解，请各位大佬批评指正。 一、一个有意思的现象 今天在尝试使用pytorch-GPU跑源码的时候，Pytorch 装成了pytorch-CPU版本，导致训练速度很慢。然后切换到GPU跑的时候，速度是CPU的数倍。 图中左右是GPU跑的，右边是CPU跑的。 当使用CPU跑的时候，CPU的占用率可以达到300%（我的电脑是4核的） 切换成GPU跑的时候，CPU的占用率在100%上下浮动，GPU的占用率在20%-40%浮动。 我不满足于GPU占用率，尝试去提升他。结果使用提升
pytorch多进程加速及代码优化
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目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理：本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。    manager = Manager()    input_queue = manager.Q...
pytorch进行GPU训练权重初始化的经验总结
qq_44930937的博客
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前言 权重如何初始化关系到模型的训练能否快速收敛，这对于模型能否减少训练时间也至关重要。 下面以两个卷积层和一个全连接层的权重初始化为例子，两个代码都只运行一个epoch，来进行对照实验。 注意使用GPU训练时候，模型的初始化要设置保存梯度，否则返回的梯度就是0了 未对权重归一化的结果 代码 import torch USE_GPU = True dtype = torch.float32 # we will be using float throughout this tutorial if USE_G
【pytorch多线程训练 DataLoader的num_works参数设置test】
2d3d图像算法 halcon\opencv\c++\pcl\vtk\coluldcompare工具 程序员 学习者
05-21 1709
文章目录一、概述二、代码三、查看线程数 一、概述 数据集较小时（小于2W）建议num_works不用管默认就行，因为用了反而比没用慢。 当数据集较大时建议采用，num_works一般设置为（CPU线程数±1）为最佳，可以用以下代码找出最佳num_works（注意windows用户如果要使用多核多线程必须把训练放在if name == ‘main’:下才不会报错） 二、代码 import time import torch.utils.data as d import torchvision import
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PyTorch 是一种开源的深度学习框架，由 Facebook 推出，以其动态计算图（Dynamic Computational Graph）的设计和易于使用的 API 而闻名。它非常适合研究实验以及快速原型设计。 **开始学习 PyTorch 的步骤：** 1. **安装**：首先，确保你已经安装了 Python 和 pip，然后可以通过 pip 安装 torch 和 torchvision 库，这是 PyTorch 的核心组件。例如： ```bash pip install torch torchvision ``` 2. **基本概念**： - **张量（Tensor）**：PyTorch 中的核心数据结构，类似于 NumPy 的数组，但支持GPU加速。 - **自动梯度（Autograd）**：PyTorch 自动跟踪计算图，使得反向传播求导变得简单。 - **nn.Module**：定义神经网络的基本模块，包含前向传播的方法 `forward()`。 3. **入门教程**： - 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/getting_started.html 是非常好的起点，有详细的教程、示例和API文档。 - Codecademy 或 Coursera 上的课程，如 "Practical Deep Learning with PyTorch"，提供了实践项目。 4. **实践项目**： - 利用 MNIST 数据集训练一个简单的线性分类器或卷积神经网络（CNN）。 - 使用预训练模型如 ResNet 进行图像分类或物体检测。 - 实现 GANs 或变分自编码器等更复杂的深度学习模型。 5. **社区资源**： - GitHub 上的 PyTorch 示例项目（https://github.com/pytorch/examples） - Stack Overflow 和 PyTorch 社区论坛（https://discuss.pytorch.org/）可以帮助解答问题。 6. **深入学习**： - 阅读论文和书籍，如《动手学深度学习》(Deep Learning with PyTorch) 和《PyTorch官方指南》(Learning PyTorch with Examples)。 **相关问题--:** 1. PyTorch和NumPy的主要区别是什么？ 2. 如何在PyTorch中创建并操作张量？ 3. 哪些情况下你会选择静态计算图框架（如TensorFlow）而不是PyTorch？ 4. 如何使用PyTorch进行GPU加速？
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