Pytorch 并行

Public repo for ROCm-based xDiT images

PyTorch is a deep learning framework that puts Python first.

参考： https://pytorch.org/docs/stable/nn.html https://github.com/apachecn/pytorch-doczh/blob/master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial.md 1. torch.nn

华为云开发者联盟该内容已被华为云开发者联盟社区收录 加入社区 深度学习同时被 2 个专栏收录 138 篇文章38 订阅 订阅专栏 pytorch 16 篇文章6 订阅 订阅专栏 数据并行 PyTorch默认使用从0开始的GPU，且默认只使用0号GPU。如果要使用其他编号的GPU或者使用多块GPU，则

以下内容为Pytorch官网教程的翻译简化和一些自己的总结： 在拥有多个GPU时，可通过nn.DataParallel()实现并行训练模型 首先创建GPU设备： device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu

使用PyTorch我们可以方便的将数据及神经网络传递到GPU，使用GPU来加速网络训练。如果有多个GPU还可以使用多GPU并行处理数据。 在使用n个GPU并行处理数据时，会将每个batch的数据都均分为n份，分别送入n个GPU中。待数据处理完成后，再将n份结果合成为一个batch输出。 具体使用方法

Single-Machine Model Parallel Best Practiceshttps://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html#pytorch多GPU训练一般采用的是“数据并行”的方法，但它同样也

并行计算分为两类： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1632494497660364845&wfr=spider&for=pc 模型并行：将模型的多个层放到不同的机器上， 数据并行（常用）：将数据分发的不同机器上 基于pytorch的并行计算 1.单机多gpu ：h

pytorch在GPU并行方面还算很方便。在定义好model之后只需要使用一行：model=torch.nn.DataParallel(model)即可实现在所有GPU上并行运算。但是有时候直接占用所的GPU是没有必要的，如果要指定GPU，可以在DataParallel中增加一个参数：model=t