class torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)[source]Implements data...device_ids[0]) Variables~DataParallel.module (Module) – the module to be parallelizedExample:>>> net = torch.nn.DataParallel
Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...batch_size * num_GPUs 加载模型 model = nn.DataParallel(model) model = model.cuda() 当然直接指定device_ids也可以： net = torch.nn.DataParallel...关于此的讨论： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/9811 ---- torch.nn.DataParallel(module, device_ids=
方法二：使用torch.cuda接口：#在生成网络对象之前：torch.cuda.set_device(0)方法三：使用多pytorch的并行GPU接口：net = torch.nn.DataParallel
单机使用多个GPU单机使用多个GPU有两种方式，torch.nn.DataParallel()与torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 其中torch.nn.DataParallel...torch.nn.DataParallel()使用该方法的方式很简单，假设我们已经构建了一个模型NET，则只需要：model = NET()model = torch.nn.DataParallel()
使用torch.nn.DataParallel进行模型加载如果模型是使用torch.nn.DataParallel包装的，我们可以使用model = torch.nn.DataParallel...pythonCopy codemodel = YourModel()model = torch.nn.DataParallel(model) # 加载模型model.load_state_dict(torch.load...另外，使用torch.nn.DataParallel包装模型可以解决多GPU训练导致的键名前缀问题。
layer[0],layer[1]) 部分层使用预训练模型： model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False) 注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel
GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：[0,1]： 在我们设备中确实存在多卡的条件下，最简单的方法是直接使用torch.nn.DataParallel...将你的模型wrap一下即可： net = torch.nn.DataParallel(model) 这时，默认所有存在的显卡都会被使用。...如果我们机子中有很多显卡(例如我们有八张显卡)，但我们只想使用0、1、2号显卡，那么我们可以： net = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1,...2]) 或者这样： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(map(str, [0,1,2])) net = torch.nn.DataParallel
更改模型加载方式如果以上两种方法都无法解决问题，可以尝试使用其他方式加载模型，如使用torch.nn.DataParallel进行模型并行加载。...具体代码如下：pythonCopy codestate_dict = torch.load('model.pth')model = YourModel()model = torch.nn.DataParallel...(model)model.load_state_dict(state_dict)使用torch.nn.DataParallel将模型转换为并行模型，然后再加载参数，这种方法可以适应不匹配模型结构的情况
介绍torch.nn.DataParallel的前向反馈； 3. 重载torch.nn.DataParallel.replicate方法； 4. SyncBN 的同步注册机制； 5....多卡情况下的BN（非同步） 这里再提一点，如果使用pytorch的torch.nn.DataParallel，由于数据被可使用的GPU卡分割（通常是均分），因此每张卡上 BN 层的batch size（...批次大小）实际为 ，下文也以torch.nn.DataParallel为背景进行说明。
使用时直接用model传入torch.nn.DataParallel函数即可，如下代码： #对模型 net = torch.nn.DataParallel(model) 这时，默认所有存在的显卡都会被使用...4个GPU,其id设置如下 device_ids =[0,1,2,3] #对数据 input_data=input_data.to(device=device_ids[0]) #对于模型 net = torch.nn.DataParallel...model) net.to(device) 或者 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = ‘,’.join(map(str, [0,1,2,3])) net = torch.nn.DataParallel
normalization X = torch.nn.functional.normalize(X) # L2 normalization 3、多卡同步BN 当使用 torch.nn.DataParallel...isinstance(layer[1],nn.Conv2d): conv_model.add_module(layer[0],layer[1]) 7、部分层使用预训练模型 注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel
torch.nn.DataParallel：torch.nn.DataParallel 类可跨多个设备（例如 GPU）并行训练 PyTorch 模型。...PyTorch 的 torch.nn.DataParallel 和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 类可以跨多个设备并行训练，而 PyTorch Lightning...range(5): for x_batch, y_batch in dataset: model.fit(x_batch, y_batch) 在PyTorch使用 torch.nn.DataParallel
The same constraints on input as in torch.nn.DataParallel apply.Creation of this class requires that...torch.distributed.init_process_group().DistributedDataParallel is proven to be significantly faster than torch.nn.DataParallel
/= 2criterion(loss 函数)def init_criterion(): criterion = loss.CrossEntropyLoss2d() criterion = torch.nn.DataParallel
simplify_onnx_sw=True): import torch os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True' model = torch.nn.DataParallel
在多 GPU 服务器上训练 PyTorch 模型的首选策略是使用 torch.nn.DataParallel。...使用 torch.nn.DataParallel 的前向和后向传播。 在前向传播的第四步（右上），所有并行计算的结果都聚集在 GPU-1 上。...它们的用途如下： 下载地址：https://gist.github.com/thomwolf/7e2407fbd5945f07821adae3d9fd1312 DataParallelModel 和 torch.nn.DataParallel
scaler.update() 当然，混合精度训练肯定要支持分布式训练，由于autocast是thread local的，所以要注意以下不同的情形： 如果使用torch.nn.DataParallel
6.4 保存 torch.nn.DataParallel 模型 保存 torch.save(model.module.state_dict(), PATH) 加载 # 加载任何你想要的设备 torch.nn.DataParallel
保存 torch.nn.DataParallel 模型 保存模型的示例代码： torch.save(model.module.state_dict(), PATH) torch.nn.DataParallel
model_ft = torch.nn.DataParallel(model_ft) if use_ema: model_ema = ModelEma(...loss_meter.avg, acc, acc5_meter.avg)) if acc > Best_ACC: if isinstance(model, torch.nn.DataParallel...torch.save(model, file_dir + '/' + 'best.pth') Best_ACC = acc if isinstance(model, torch.nn.DataParallel
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