版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40087578/article/details/87186613这里记录用pytorch 多GPU训练 踩过的许多坑   仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一.官方思路包装模型 这是pytorch 官方的原理图  按照这个官方的原理图  修改应该参照 https://blog.csdn.net/qq

Tensorflow.Pytorch.Keras的多GPU的并行操作 方法一 :使用深度学习工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候,也是可以先将声明的变量放入GPU中(PS:这点我还是不太明白,为什么其他的框架没有这样做) with tf.device("/gpu:%d"%i): with tf.device("cpu:0") 在创建Session的时候,通过指定session的参数,便可以指定GPU的数量

这种糟糕的设计选择使得那些拥护Java“一次编写,到处运行 (write once, run anywhere)”信条的程序员们过得并不舒畅,因为AWT并不能保证他们的应用在各种平台上表现得有多相似. 一个AWT应用可能在Windows上表现很好可是到了Macintosh上几乎不能使用,或者正好相反. 在90年代,程序员中流传着一个笑话:Java的真正信条是“一次编写,到处测试 (write once, test everywhere)”. 导致这种糟糕局面的一个可能原因据说是AWT从概念产生到

博主因为工作其中的须要.開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程,因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程.有志同道合的小伙伴.欢迎一起交流和学习,我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说,还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编程

NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务.为了允许与最终用户进行实时.自然的交互,模型需要在300毫秒内完成计算.自然的相互作用具有挑战性,需要多模态的感觉整合.模型管道也很复杂,需要跨多个服务进行协调: 自动语音识别(ASR) 自然语言理解(NLU

%matplotlib inline 训练一个分类器 上一讲中已经看到如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重. 你现在可能在想下一步. 关于数据? 一般情况下处理图像.文本.音频和视频数据时,可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中. 然后把这个数组转换成 torch.*Tensor. 图像可以使用 Pillow, OpenCV 音频可以使用 scipy, librosa 文本可以使用原始Python和Cython来加载,或者使用 NLTK或 SpaCy 处理 特

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES= python my_script.py 1.2 python代码中设定: import

文章目录: 目录 1 任务 2 实现思路 3 实现过程 3.1 引入必要库 3.2 创建训练集 3.3 搭建网络 3.4 设置优化器 3.5 训练网络 3.6 测试 1 任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务: 让我们的神经网络学会逻辑异或运算,异或运算也就是俗称的"相同取0,不同取1" .再把我们的需求说的简单一点,也就是我们需要搭建这样一个神经网络,让我们在输入(1,1)时输出0,输入(1,0)时输出1(相同取0,不同取1),以此类推. 2 实现思路 因为我们的需求需要有两

参考: https://github.com/Iallen520/lhy_DL_Hw/blob/master/PyTorch_Introduction.ipynb 模拟一个回归模型,y = X * w + 随机数 如,y : n*1矩阵, X : n*2矩阵 , w : 1,2矩阵 设置true_w = [[-1.0], [2.0]] , 随机初始化w 比如[[1.0], [0.0]],目标是拟合出正确的w 代码如下: #自己写一个test case import torch d = 2 n =

1.pycharm里直接在代码中加入下面 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 2.在终端指定使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python xxx.py 内容源自:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html

之前对Pytorch 1.0 的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂,总是会碰到各种莫名其妙的问题,今天就好好从源头梳理一下,更好地理解它的原理或者说说下步骤. 源码地址: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/parallel/data_parallel.py 初始化 首先我们一行一行地来看一下Dataparallel是如何初始化的. super就是继承torch.nn.Module父类,这里不做解释 第一个i

第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行.GPU(Graphic Process Units,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化执行,大幅缩短计算时间.随着NVIDIA.AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module 2.3 移动 2.3.1 示例 2.3.2 操作 2.3.3 _apply 方法 2.4 小结 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 从流程上看 1.2 从模式角度看 1.3 从操作系统角度看 1.4 低效率 0x02 综述 2.1 示例 2.2 相关知识 0x03 定义 3.1 定义 3.2 负载均衡 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 分发(输入) 4.2.1 scatter_kwargs 4.2.

[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 0x00 摘要 0x01 前向操作 1.1 并行 1.2 Gather 1.2.1 Python世界 1.2.2 C++世界 0x02 计算损失 0x03 后向传播 3.1 分发梯度 3.1.1 Gather.backward 3.1.2 Scatter 3.1.3 C++ 3.2 并行后向传播 3.3 归并梯度 3

1. 如何进行迁移 对模型和相应的数据进行.cuda()处理.通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去.从而可以通过GPU来进行运算了. 1.1 判定使用GPU 下载了对应的GPU版本的Pytorch之后,要确保GPU是可以进行使用的,通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断.通过torch.cuda.device_count()可以获得能够使用的GPU数量.其他就不多赘述了. 常常通过如下判定来写可以跑在GPU和CPU上的通用模型: if t

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满.实际上我们只有一个在跑,但是我们其实只需要 一个卡,其他卡要跑其他的资源,这是后怎么办呢. 可以在环境中就指定gpu机器可见: 如: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI

PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor,Variable 和 nn.Module(如 loss,layer和容器 Sequential) 等可以分别使用 CPU 和 GPU 版本,均是采用 .cuda() 方法. 如: import torch a = torch.Tensor(2, 3) if torch.cuda.is_available(): # 判断是否支持 CUDA a.is_cuda # False a = a.cuda()