要在具体用加载模型代码的文件里面加上import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"才有效果 ...
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2021-09-09 15:23:00
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概述Pytorch多GPU训练本质上是数据并行，每个GPU上拥有整个模型的参数，将一个batch的数据均分成N份，每个GPU处理一份数据，然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度，用整合后的梯度更新所有GPU上的参数，完成一次迭代。其中多gpu训练的方案有两种，一种是利用nn.DataParallel实现，这种方法是最早引入pytorch的，使用简单方便，不涉及多进程。另一种是用t
使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到，只占用了第一张显卡，第二张显卡完全没用。要使用多张显卡，需要按如下步骤：(1)import multi_gpu_model函数：from keras.utils i
tensorflow多GPU并行计算TensorFlow可以可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程，在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时，TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的。 首先，TensorFlow并行计算分为：模型并行，数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式，模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算。数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使
文章目录12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分12.5.2. 数据并行性12.5.3. 简单网络12.5.4. 数据同步12.5.5. 数据分发12.5.6. 训练12.5.7. 小结 12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nffoafnV-1665751002401)(https://zh.d2l
如果要用多GPU训练模型，那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。1 # code_for_use_cuda
2 device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数
3 print("cuda.device_count",device_count)
4 device_ids = list(range(de
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2023-05-24 16:51:46
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PyTorch 多 GPU 训练总结前言一、单机单GPU数据集数据加载器创建模型定义优化器单 GPU 训练保存模型二、单机多GPU（Data Parallel (DP)）修改1. 获取机器上的所有 GPU 设备。修改2. 将模型放入多个 GPU 中修改3. 模型保存三、多服务器多GPU官方定义DataParallel 和 DistributedDataParallel 的区别基础DDP用例处理速
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2023-08-31 10:08:08
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PyTorch 单机多GPU 训练方法与原理整理这里整理一些PyTorch单机多核训练的方法和简单原理，目的是既能在写代码时知道怎么用，又能从原理上知道大致是怎么回事儿。如果只是炼丹，有时候确实没时间和精力深挖太多实现原理，但又希望能理解简单逻辑。PyTorch单机多核训练方案有两种：一种是利用nn.DataParallel实现，实现简单，不涉及多进程；另一种是用torch.nn.parallel
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2023-10-29 16:44:45
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从PyTorch 0.2版本开始，PyTorch新增分布式GPU支持。 注意分布式和并行的区别：分布式是指有多个GPU在多台服务器上，而并行一般指的是一台服务器上的多个GPU。分布式涉及了服务器之间的通信，因此比较复杂，PyTorch封装了相应的接口，可以用几句简单的代码实现分布式训练。 &
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2023-08-07 19:17:39
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1.多GPU训练，出现out of memory出现情景：预训练模型是使用gpu0训练得到，然后要在多gpu的服务器上进行微调，使用gpu id为[4,5,6,7]，然后出现报错如下：cuda runtime error (2) : out of memory at /pytorch/aten/src/THC/THCTensorRandom.cu:25错误原因分析：在加载预训练模型的位置报错，在台
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2023-09-04 15:09:48
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
Tensorflow可在训练时制定占用那几个gpu，但如果想真正的使用多gpu训练，则需要手动去实现。不知道tf2会不会改善一下。
原创
2022-01-17 16:32:07
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本文将讲述如何在window10中利用tensorflow跑代码，并且编译成bin文件，最后在k210中运行一、在window上安装tensorflow框架（python3.7）1、安装Anaconda，打开Anaconda Navigator创建一个python3.7的环境(起一个名字叫python3)###在我们只有其他版本列如python3.5,我们可以利用python3.5创建出一个pyt
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*文件说明:
* Ubuntu14.04+caffe+python接口的配置+无GPU
*时间地点:
* 陕西师范大学----2016.10.25
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引子市场上用于深度学习训练计算机大致情况如下：（1）服务器/工作站（支持2、4、8块GPU架构）：普遍存在噪音大，无法放置于办公环境，必须放到专门的机房，维护成本高，另外数据存储带宽、延迟、容量也不尽如意。（2）分布式集群架构：性能强大，但是开发成本太高（太贵），是大多数科研单位及个人无法承受。（3）组装电脑：这类特点是价格便宜，但是在散热和功率方面依然是普通家用/游戏电脑标准，稳定性巨差。（4）
市场上用于深度学习训练计算机大致情况如下：(1)服务器/工作站(支持2、4、8块GPU架构)：普遍存在噪音大，无法放置于办公环境，必须放到专门的机房，维护成本高，另外数据存储带宽、延迟、容量也不尽如意。(2)分布式集群架构：性能强大，但是开发成本太高(太贵)，是大多数科研单位及个人无法承受。(3)组装电脑：这类特点是价格便宜，但是在散热和功率方面依然是普通家用/游戏电脑标准，稳定性巨差。(4)大部
使用multi_gpu_model即可。观察了一下GPU的利用率，非常的低，大部分时候都是0，估计在相互等待，同步更新模型；当然了，使用多GPU最明显的好处是可以使用更大的batch sizeimport tensorflow as tffrom keras.applications import Xceptionfrom keras.utils import multi_gpu_modelimp
原创
2022-01-17 16:15:24
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https://github./tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py https://dataxujing.github.io/TensorFlow-GPU-%E5%B9
原创
2022-01-17 16:26:04
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MinkowskiEngine多GPU训练 目前，MinkowskiEngine通过数据并行化支持Multi-GPU训练。在数据并行化中，有一组微型批处理，这些微型批处理将被送到到网络的一组副本中。 首先定义一个网络。 import MinkowskiEngine as ME from exampl
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2021-01-04 08:05:00
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rank, sampler, dataset, model对pytorch多GPU训练有一定的疑惑，这里做一个记录。首先要对pytorch中的两种并行训练实现方式：1.DataParallel； 2.DDP有
原创
2021-10-15 10:43:41
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