pytorch单机多卡训练 训练 只需要在model定义处增加下面一行： model = model.to(device) # device为0号 model = torch.nn.DataParallel(model) 载入模型 如果是多GPU载入，没有问题 如果训练时是多GPU，但是测试时是单G ...
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2020-06-24 16:01:42
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pytorch的并行分为模型并行、数据并行 左侧模型并行：是网络太大，一张卡存不了，那么拆分，然后进行模型并行训练。 右侧数据并行：多个显卡同时采用数据训练网络的副本。 一、模型并行 二、数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5分成多份，然后发送给多个 GPU 进行并行的计算。 注意：多卡训练要考 ...
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2020-05-14 15:20:43
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记录一下pytorch如何进行单机多卡训练： 官网例程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html 下面以一个例子讲解一下，例如现在总共有8张卡，在第5、6、7三张卡上进行训练； step 1:可视 ...
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2019-03-26 13:54:21
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让TensorFlow们飞一会儿 前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署，毕竟，一台机器势单力薄，想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办？我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署。 其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些，因为一台机器下需要考虑我需要把给每个de ...
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2018-09-19 16:28:03
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让TensorFlow飞一会儿 面对大型的深度神经网络训练工程，训练的时间非常重要。训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU，然而单个GPU的计算能力有限，利用多个GPU进行分布式部署，同时完成一个训练任务是一个很好的办法。对于caffe来说，由于NCCL的存在，可以直接在slover中指定使用的 ...
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2018-09-19 16:21:26
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转自：https://blog.csdn.net/daydayup_668819/article/details/80006229 一、单机单卡 单机单卡是最普通的情况，当然也是最简单的，示例代码如下： 二、单机多卡 单机多卡，只要用device直接指定设备，就可以进行训练，SGD采用各个卡的平均值 ...
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2018-07-01 14:49:44
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前段时间一直在关注 CNN 的实现，查看了 caffe 的代码以及 convnet2 的代码。目前对单机多卡的内容比较感兴趣，因此特别关注 convnet2 关于 multi-GPU 的支持。
其中 cuda-convnet2 的项目地址发布在：Google Code：cuda-convnet2
关于 multi-GPU 的一篇比较重要的论文就是：One weird trick for parallelizing convolutional neural networks
本文也将针对这篇文章给出分析。...
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2015-01-06 11:54:57
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