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搜索资源列表

  1. pytorch Data Parallelism

  2. pytorch关于使用多GPU并行计算的tutorial. 有代码实例。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-18
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：luchu_

  1. pytorch多GPU并行运算的实现

  2. 主要介绍了pytorch多GPU并行运算的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_38538224

  1. pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：weixin_38654855

  1. Pytorch 多块GPU的使用详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇Pytorch 多块GPU的使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：69kb
    • 提供者：weixin_38598745

  1. 解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

  2. 主要介绍了解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：45kb
    • 提供者：weixin_38603875

  1. pytorch使用horovod多gpu训练的实现

  2. 主要介绍了pytorch使用horovod多gpu训练的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_38607195

  1. 关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38596413

  1. Pytorch使用PIL和Numpy将单张图片转为Pytorch张量方式

  2. 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image import numpy as np import torch pil_img = Image.open('/Users/songlu/Desktop/code.jpg') img = np.array(pil_img) print torch.from_numpy(img) 补充知识：pytorch mxnet 多GPU训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_38618024

  1. pytorch使用horovod多gpu训练的实现

  2. pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步： import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod hvd.init() # Pin GPU to be used to process local rank (one GPU per process) 分配到每个gpu上 torch.cuda.set_device(hvd.local_rank()) # Define dataset... 定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_38731075

  1. Pytorch 多块GPU的使用详解

  2. 注：本文针对单个服务器上多块GPU的使用，不是多服务器多GPU的使用。 在一些实验中，由于Batch_size的限制或者希望提高训练速度等原因，我们需要使用多块GPU。本文针对Pytorch中多块GPU的使用进行说明。 1. 设置需要使用的GPU编号 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,4" ids = [0,1] 比如我们需要使用第0和第4块GPU，只用上述三行代码即可。 其中第二行指程序只能看到第1块和第4块GPU； 第三行的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38569722

  1. pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

  2. 一. 指定一个gpu训练的两种方法： 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 你的程序 其中id就是你的gpu编号 二. 多gpu并行训练： torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 该函数实现了在module级别上的数据并行使用，注意batch size要大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：weixin_38621630

  1. pytorch使用指定GPU训练的实例

  2. 本文适合多GPU的机器，并且每个用户需要单独使用GPU训练。 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式，但是使用不当的话会遇到out of memory的问题，主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化，并且会占用一定空间的显存。这种情况下，经常会出现指定的gpu明明是空闲的，但是因为第0块gpu被占满而无法运行，一直报out of memory错误。 解决方案如下： 指定环境变量，屏蔽第0块gpu CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 main.py 这句话表示只有第1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_38516190

  1. 关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

  2. 以下实验是我在百度公司实习的时候做的，记录下来留个小经验。 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训练 在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件 nohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=gpu:2 -n1 bash cluster_run.sh $cmd 2>&1 1>>log.cf50_2GPU & 修改 –gres=gpu:2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_38665804

  1. Pytorch多GPU的计算和Sync BatchNorm

  2. nn.DataParallel pytorch中使用GPU非常方便和简单： import torch import torch.nn as nn input_size = 5 output_size = 2 class Model(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(Model, self).__init__() self.fc = nn.Linear(input_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：84kb
    • 提供者：weixin_38628552

  1. pytorch 单机多GPU训练RNN遇到的问题

  2. 在使用DataParallel训练中遇到的一些问题。 1.模型无法识别自定义模块。 如图示，会出现如AttributeError: ‘DataParallel’ object has no attribute ‘xxx’的错误。 原因：在使用net = torch.nn.DataParallel(net)之后，原来的net会被封装为新的net的module属性里。 解决方案：所有在net = torch.nn.DataParallel(net)后调用了不是初始化与forward的属性，需要将n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：63kb
    • 提供者：weixin_38715831

  1. PyTorch-StudioGAN:StudioGAN是一个Pytorch库，为有条件无条件图像生成提供代表性的生成对抗网络（GAN）的实现-源码

  2. StudioGAN是一个Pytorch库，为有条件/无条件图像生成提供了代表性的生成对抗网络（GAN）的实现。 StudioGAN旨在为现代GAN提供一个完全相同的场所，以便机器学习研究人员可以轻松比较和分析新想法。 特征 PyTorch的广泛GAN实施 使用CIFAR10，Tiny ImageNet和ImageNet数据集的GAN的综合基准 比原始实现更好的性能和更低的内存消耗 提供与最新的PyTorch环境完全兼容的预训练模型 支持多GPU（DP，DDP和多节点DistributedData

  3. 所属分类：其它

  1. GaNDLF:使用PyTorch进行细分，回归和分类的通用应用程序框架-源码

  2. 甘道夫 A G ENER一个LLYÑuanced d EEP大号赚取˚Framework进行分割，回归和分类。 为什么要使用这个？ 支持多种 深度学习模型架构 数据尺寸（2D / 3D） 频道/图像/序列 预测类 领域模式（即放射扫描和数字化组织病理学组织切片） 强大的数据增强功能，由 内置的嵌套交叉验证（和相关的组合统计信息），支持基于并行HPC的计算 处理不平衡的类别（例如，大器官中的很小的肿瘤） 多GPU（在同一台计算机上-分布式）培训 利用强大的开源软件 无需编写任何代码即可生成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：weixin_42117622

  1. pytorch_template_audio：音频项目的基本Pytorch模板-源码

  2. 音频项目的基本Pytorch模板 牢记音频项目的基本Pytorch模板可用作起点。 特别针对可在单个GPU上运行并在多GPU机器上并行运行的较小模型。 每个GPU /实验都可以拥有整个源代码的副本。 特征 简单的数据集类（包括从磁盘读取.wav文件的列表，并具有随机裁剪功能）。 实时梅尔谱图计算。 学习速率表，EMA，梯度限幅。 检查点保存/加载（继续培训）。 大数据集/缓慢更新的基本训练循环。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42151772

  1. 解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

  2. 背景 在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。 原因 DataParallel包装的模型在保存时，权值参数前面会带有module字符，然而自己在单卡环境下，没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。本质上保存的权值文件是一个有序字典。 解决方法 1.在单卡环境下，用DataParallel包装模型。 2.自己重写Load函数，灵活。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38639747

  1. pytorch多GPU并行运算的实现

  2. Pytorch多GPU运行 设置可用GPU环境变量。例如，使用0号和1号GPU’ os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] = '0,1' 设置模型参数放置到多个GPU上。在pytorch1.0之后的版本中，多GPU运行变得十分方便，先将模型的参数设置并行 if torch.cuda.device_count() > 1: print(Let's use, torch.cuda.device_count(), GPUs!)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_38746166
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