”DataParallel“ 的搜索结果

     前言 pytorch中的GPU操作默认是异步的，当调用一个使用GPU的函数时，这些操作会在特定设备上排队但不一定在稍后执行。这就使得pytorch可以进行并行计算。但是pytorch异步计算的效果...net = torch.nn.DataParallel(net,

     PyTorch官网的手册:torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 2. 使用方法 具体使用也比较简单，如下所示，其余的不需要变化 # 当不限制GPUs的个数时，默认使用全部的GPU

     深度学习中经常要使用大量数据进行训练，但单个GPU训练往往速度过慢，因此多...pytorch中有两种方式进行多GPU训练，他们分别是 nn.DataParallel与nn.parallel.DistributedDataParallel，前者便是本文所讲解的训练方式。

     现在Pytorc下进行多卡训练主流的是采用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()（DDP）方法，但是在一些特殊的情况下这样的方法就使用不了了，特别是在进行与GAN相关的训练的时候，假如使用的损失函数是 WGAN-...

     单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种. ...pytorch 默认只用一个 GPU，但采用 DataParallel很便于使用多 GPUs 的. import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" # 注: 多卡

     公司配备多卡的GPU服务器，当我们在上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们通常会使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练。一般我们会在代码中加入以下这句： device_ids = [0, 1] ...

     本文源自 ...在本教程中，我们将学习如何使用多个GPU： DataParallel 的用法. 与PyTorch一起使用GPU非常容易。您可以将模型放在GPU上: device = torch.device("cuda:0") model...

     模型用DataParallel包装一下： device_ids = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 10卡机 model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) # 指定要用到的设备 model = model.cuda(device=device_ids[0...

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