点云语义分割:Cylinder3D多卡训练

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分类专栏： 点云 文章标签： 点云语义分割 Cylinder 多卡训练 semantickitti
于 2024-05-21 18:15:53 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014311125/article/details/139099314
本文介绍了如何将Cylinder3D模型的训练修改为PyTorch的DDP（DistributedDataParallel）模式，以支持多机多卡训练。详细阐述了DDP的初始化、Dataloader配置、模型分配、推理验证过程中的精度计算以及模型保存，并提供了随机种子的设置方法。此外，文章还提到了单机多卡和多机多卡的训练启动方式，以及训练过程中的精度评价。

点云语义分割:Cylinder3D多卡训练

官方提供的代码只支持单卡训练，训练一次要特别长的时间，我训练40个epoch用了7天时间。这篇文章就来记录一下如何根据官方的代码修改成多机多卡模式，同时复习一下pytorch的DDP模式。

一、DDP

DistributedDataParallel（DDP）是一个支持多机多卡、分布式训练的深度学习工程方法。PyTorch现已原生支持DDP，可以直接通过torch.distributed使用。核心代码用一句

model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)

下面具体看看怎么把Cylinder3D的代码修改成DDP模式。

1.1、初始化D

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