torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。 它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。 所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写
1 大致情况是这样的，就是在训练中通过torch.dataparallel时进行了训练，这个时候会出现不报错，也不显示任何进展的问题。这种情况可能一开始训练就会出现，也有可能再重新训练时出现。当终止进程时会出现 Process finished with exit code 137 (interrupted by signal 9: SIGKILL 然后
3. 多GPU模型转换到cpu上 通过DataParallel包装的model会再加一层module。所以state_dict会多一个module前缀。假设net1 是通过DataParallel包装的模型Net的实例，我们要把它装换到cpu上。方法就是重新建一个对象，把参数迁移过去 state_dict = net.module.state_dict() net = N
主要用途是使用多个CPU加速模型的训练，具体用法暂不详述。 官方文档解释 参考1 参考2 参考3 参考4
在代码的最顶上加上这个，值写你想要并行训练的gpu编号。 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" 将model传入DataParallel方法，并使用.cuda() model = torch.nn.DataParallel(model) model = model.cuda() 把数据样本都用to传入到gpu中。 device = torch.dev
直接修改dict的key当然也是可以的，不会影响模型。 但是逻辑上，事实上DataParallel也是一个Pytorch的nn.Module，只是这个类其中有一个module的变量用来保存传入的实际模型。 nn.DataParallel(m) 这句返回的已经不是原始的m了，而是一个DataParallel，原始的m保存在DataParallel的module
0 前言 前几天把服务器上训练好的模型转移到Jeston开发板上跑测试,加载模型时报错： no module named "model" 后来经过一番折腾，终于搞明白原因。是因为在服务器上跑训练时使用了torch.nn.DataParallel进行加速，所以保存后的模型在Jeston开发板上进行torch.load()时报错。 今天
前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5，因为在训练的时候，机器上的两张卡只用到了一张，所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络，当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的，这里只是研究怎么调用两张卡。 现有方法 在网络上查找了多
简单来说就是使用单机多卡进行训练。 一般来说我们看到的代码是这样的： net = XXXNet() net = nn.DataParallel(net) 这样就可以让模型在全部GPU上训练。 方法定义： class torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) module：需要进行并行的
http://aiuai.cn/aifarm1340.html https://yangkky.github.io/2019/07/08/distributed-pytorch-tutorial.html pytorch里DataParallel 和 DistributedParallel 的使用说明 1 DataParallel模式 以一张卡作为主卡，向其他卡分发数据，汇总loss和梯度的方式来训练，速度有提升 # 参考这个解
pytorch多GPU计算 如果正确安装了NVIDIA驱动，我们可以通过在命令行输入nvidia-smi命令来查看当前计算机上的全部GPU 定义一个模型： import torch net = torch.nn.Linear(10, 1).cuda() net output: Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True) 要想使用PyTorch进行多
