pytorch 多GPU訓練

阿新 • • 發佈：2018-12-18

當一臺伺服器有多張GPU時，執行程式預設在一張GPU上執行。通過多GPU訓練，可以增大batchsize，加快訓練速度。

from torch.nn import DataParallel
num_gpu = torch.cuda.device_count()
net = DataParallel(net, device_ides=range(num_gpu))

device_ides預設情況下是所有GPU顯示卡，也可以自己指定用哪幾張卡

當一臺伺服器有多張GPU時，執行程式預設在一張GPU上執行。通過多GPU訓練，可以增大batchsize，加快訓練速度。 from torch.nn import DataParallel num_gp

以下實驗是我在百度公司實習的時候做的，記錄下來留個小經驗。多GPU訓練 cifar10_97.23 使用 run.sh 檔案開始訓練 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 開始訓練在叢集中改變GPU呼叫個數修改 run.sh 檔案 nohup

1.在pyTorch中模型使用GPU訓練很方便，直接使用model.gpu()。 2.使用多GPU訓練，model = nn.DataParallel(model) 3.注意訓練/測試過程中 inputs和labels均需載入到GPU中 inputs, l

下面的程式碼引數沒有除錯，可能準確率不高，僅僅供參考程式碼格式。 import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.

pytorch 多gpu訓練：# -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import division import datetime import torch import torch.nn as nn import torch.nn.

目錄 1、資料並行 1.1、單GPU或者無GPU訓練的程式碼如下： 1.2、資料並行的多GPU 訓練 2、裝置並行參考連結本文講簡單的探討Keras中使用多GPU訓練的方法以及需要注意的地方。有兩種方法可

1. 多GPU訓練時，速度沒有變得更快。使用多GPU訓練時，每個GPU都會執行一個 Caffe 模型的例項。比如當使用 n n

使用多GPU有助於提升訓練速度和調參效率。本文主要對tensorflow的示例程式碼進行註釋解析：cifar10_multi_gpu_train.py 1080Ti下加速效果如下（batch=128）單卡：兩個GPU比單個GPU加速了近一倍：

使用Keras訓練具有多個GPU的深度神經網路（照片來源：Nor-Tech.com）。摘要在今天的部落格文章中，我們學習瞭如何使用多個GPU來訓練基於Keras的深度神經網路。使用多個GPU使我們能夠獲得準線性加速。為了驗證這一點，我們在CIFAR-10資料集上訓練了MiniGoog

文 / Zalando Research 研究科學家 Kashif Rasul 來源 | TensorFlow 公眾號與大多數 AI 研究部門一樣，Zalando Research 也意識到了對創意進行嘗試和快速原型設計的重要性。隨著資料集變得越來越龐大，

self.net = netword() n_gpu = 1 if n_gpu==1: self.net = torch.nn.DataParallel(self.net).cuda(device=0) else: gpus = [] for i in range(n

多GPU訓練 keras自帶模組 multi_gpu_model，此方式為資料並行的方式，將將目標模型在多個裝置上各複製一份，並使用每個裝置上的複製品處理整個資料集的不同部分資料，最高支援在8片GPU上並行。使用方式： from keras.utils imp

當使用多個gpu訓練時,輸入資料為batch_size*num_gpu,這樣模型訓練時間可以大大較小. tensorflow中使用制定gpu可以通過tf.device()實現.例如我想使用0號顯示卡: gpu_ind=0 with tf.device("/g

print all set represent proto copyright keys 20M runners 建議比對『MXNet』第七彈_多GPU並行程序設計 models/tutorials/image/cifar10/cifer10_multi_gpu-trai

本文適合多GPU的機器，並且每個使用者需要單獨使用GPU訓練。雖然pytorch提供了指定gpu的幾種方式，但是使用不當的話會遇到out of memory的問題，主要是因為pytorch會在第0塊gpu上初始化，並且會佔用一定空間的視訊記憶體。這種情況下，經常會出現指定的gpu明明是

tensroflow為了提高多模型訓練速度，需要多個GPU同時工作，而且我們一般使用的工作站都是8塊tesla K80，如果能將8塊顯示卡的計算力充分利用起來，將會大大提高模型訓練的速度，縮短模型訓練時間。這幾天看到tensorflow的mor

單GPU： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 多GPU： device_ids = [0,1,2,3] model

背景：幾天前需要寫個多GPU訓練的演算法模型，翻來覆去在tensorflow的官網上看到cifar-10的官方程式碼，花了三天時間去掉程式碼的冗餘部分和改寫成自己的風格。程式碼共有6部分構成：1、data_input.py 由於cifar-10官方訓練集和驗證集都是.bin格

通常在程式開始之前並不知道需要多大的視訊記憶體，程式會去申請GPU的視訊記憶體的50% 比如一個8G的記憶體，被佔用了2G，那麼程式會申請4G的視訊記憶體（因為有足夠的剩餘視訊記憶體）如果此時視訊記憶體被佔用7G，那麼程式會申請剩下的所有的1G的視訊記憶體。也許你的程

DataParrallel import torch.nn as nn class DataParallelModel(nn.Module): def __init__(self):