Pytorch dataparallel 用法

The official image for monitoring systems, containers and applications with Netdata.

General Purpose image with conda installed to be used in PyTorch CI/CD

1.首先明确一下，多GPU训练也是有主次的，一般第一个卡就是主GPU，网络的loss汇总计算是在主GPU上进行的，因此主GPU的内存占用会高一点，负载也相应的高一些。 2.指定os环境，利用.cuda()方法实现 伪代码大致如下，网络和数据都用cuda()方法加载到GPU。 importos os.