Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...例如要使用物理上第0,3号GPU只要在程序中设定如下： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' **注意：**如上限定物理GPU后，程序实际上的编号默认为device_ids...batch_size设定 batch——size的大小应该大于所使用的GPU的数量。还应当是GPU个数的整数倍，这样划分出来的每一块都会有相同的样本数量。...关于此的讨论： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/9811 ---- torch.nn.DataParallel(module, device_ids=...Reference: OPTIONAL: DATA PARALLELISM PyTorch官方中文 pytorch 多 gpu 并行训练 https://blog.csdn.net/qq_34243930
0x00 摘要 在 PyTorch DataParallel 训练过程中，其会在多个GPU之上复制模型副本，然后才开始训练。...如何实现后向传播 (4)---- 具体算法 [源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 0x01 问题 在 DataParallel 进行前向传播之前，需要在GPU之上分散数据，...PyTorch的tensor不仅可以运行在CPU上，还可以跑在GPU，mkldnn和xla等设备，这也需要动态调度。.../advanced/dispatcher.html GPU多卡并行训练总结（以pytorch为例） 当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡） 分布式训练从入门到放弃 再谈PyTorch的初始化（上）...深入浅出PyTorch（算子篇） 深入浅出全连接层（fully connected layer） Pytorch拓展进阶(二)：Pytorch结合C++以及Cuda拓展 Pytorch拓展进阶(一)：Pytorch
nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) memory_info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) gpu...= { "gpu_name": nvmlDeviceGetName(handle), "total": memory_info.total...used: {used}, tot: {tot}, 使用率：{used/tot}") if used/tot > max_rate: max_rate = used.../tot print("GPU0 最大使用率：", max_rate) 在跑任务时，另外运行脚本调用 check_gpu_mem_usedRate 就可以知道最大的 GPU内存 使用率，...线上服务不要用的太满，最大80%左右为宜，防止极端情况GPU显存溢出 参考： python获取GPU，CPU，硬盘，内存，系统，用户使用情况信息 【Python管理GPU】pynvml工具的安装与使用
在安装pytorch环境时，发现好多教程都介绍从官网获取下载代码，然后在conda环境中输入在线下载，我在这样尝试时，总是因外网下载太慢timeout而下载中断。
Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...配置为两张1080Ti，使用Pytorch的版本为1.0.0。...注意点 多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点： 多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况 选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好...因为pin_memory与电脑硬件性能有关，pytorch开发者不能确保每一个炼丹玩家都有高端设备，因此pin_memory默认为False。
GPU加速功能可以将运算切入到显卡中进行，从而提高运算速度。 该方法在pytorch 0.3版本以前较麻烦，当时是在代码后面加入.cpu()进行。...在新版本的pytorch中，变为统一设置运算位置的形式。 如上段代码中可以加入以下代码来提高运算速度。...首先定义device（设备），再调用.to函数 在使用该项功能前 首先确认自己电脑有GPU英伟达显卡，且支持CUDA模块， 随后确认自己电脑里安装了CUDA， 可以使用该代码来查看当前环境是否支持CUDA...= optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU...上去 同样的，数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device) 这里要注意同一个数据在CPU和在GPU上建立后是完全不一样的
但是实际上，错误和cuda没有直接关系，目前我还不太清楚为什么虚拟内存直接关系到了cuda的运行环境，或者说pytorch的运行环境。网上搜了一下也没找到相关的资料，主要应该是我的理解太浅显。 ...free; 892.00 MiB reserved in total by PyTorch) 详细错误信息： (E:\anaconda_dirs\venvs\yolov5-gpu) F:\Pycharm_Projects...free; 892.00 MiB reserved in total by PyTorch) wandb: Waiting for W&B process to finish, PID 20684 wandb...☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《PyTorch GPU 与虚拟内存》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn.../2021/09/pytorch-gpu-%e4%b8%8e%e8%99%9a%e6%8b%9f%e5%86%85%e5%ad%98/ * 转载文章请标明文章来源，原文标题以及原文链接。
之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型，第⼀次训练Pytorch模型的时候，发现速度很慢，仔细观察，发现GPU 内存占⽤为0，基本没有使⽤GPU。...requestedcuda不可⽤报错，现实没有有效的驱动可使⽤测试cuda是否配置正确import torchprint(torch.cuda.is_available())重新安装cuda检测本地GPU...nvidia-smi图片pip3 install torch1.9.0+cu101 torchvision0.10.0+cu101 torchaudio=0.9.0 -fhttps://download.pytorch.org...如果版本不匹配，如上⾯的命令，则会出现错误图片我们打开网站https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html查看所有版本图片"cu101" 表示需要的CUDA.../whl/torch_stable.html终于安装成功，满⼼欢⼼重新测试：图片还是不对，这⼀次报错说我们的 CUDA 驱动版本太低了，⽽是 Pytorch 的版本和 CUDA 不匹配。
目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据，本文旨在通过使用腾讯云的“自定义监控”服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控。...在服务器上执行nvidia-smi可以获取当前服务器的GPU使用率。...需要注意数据上报接口跟一般腾讯云API接口不同，并且签名算法也有所不同，具体可参考官方文档 调用NVML接口nvmlDeviceGetUtilizationRates()读取GPU使用率。...image.png 总结 ---- 本文主要讲述了如何利用腾讯云的自定义监控服务来监控GPU服务器的GPU使用率，为大家在实际应用中监控服务器的非标数据提供了解决思路，如果需要监控GPU的其他参数如GPU...内存使用率，GPU功耗等也可以基于此做适当修改来实现。
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...这里使用的版本为：python 3.8、pytorch 1.11、CUDA 11.4 如上图所示，每个 GPU 将复制模型并根据可用 GPU 的数量分配数据样本的子集。...有关其他同步详细信息，请查看使用 PyTorch 官方文档：Writing Distributed Applications with PyTorch。...我们可以使用它来识别各个进程，pytorch会将rank = 0 的进程作为基本进程。...总结 以上就是PyTorch的DistributedDataParallel的基本知识，DistributedDataParallel既可单机多卡又可多机多卡。
今天中午看到Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章，这是我期待了很久的功能，因此很兴奋，立马进行测试，结论是在MNIST上，速度与P100差不多，相比CPU提速1.7倍。...加速原理 苹果有自己的一套GPU实现API Metal，而Pytorch此次的加速就是基于Metal，具体来说，使用苹果的Metal Performance Shaders（MPS）作为PyTorch的后端...，可以实现加速GPU训练。...MPS后端扩展了PyTorch框架，提供了在Mac上设置和运行操作的脚本和功能。MPS通过针对每个Metal GPU系列的独特特性进行微调的内核来优化计算性能。...因为GPU卡很昂贵，只有科研机构和大公司才有，普通人购买成本比较高，而云服务商提供的GPU按时收费，价格不菲。
还是以谷歌的colab为例，查看gpu、cuda、cudnn信息 import torch torch....__version__ '1.4.0' 也就是说colab上自带的pytorch版本是最新的1.4.0版本 torch.version.cuda '10.1' torch.backends.cudnn.version...() cuda是计算平台，cudnn是GPU加速库，cuda和cudnn的版本要对应。
Step7：在FGIA下使用conda命令安装Pytorch，在Pytorch的官网（PyTorch）选择合适自己电脑环境和安装方式的pytorch，然后将网站上生成的conda安装命令复制到自己电脑上运行...例如：“conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch”。...Step8：验证pytorch是否安装成功。在安装了Pytorch的虚拟环境进入Python，然后输入命令“import torch"不会报错，而且下面这些代码返回正常。...version__) 1.10.1 >>> print(torch.cuda.is_available()) True >>> Step9：安装Pycharm或者直接用anaconda自带的spyder等进行pytorch
上述只是对单个GPU的使用方法，对于多个GPU，pytorch也提供了封装好的接口——DataParallel,只需要将model 对象放入容器中即可：model = Model(input_size,...上执行了forward，并且每个GPU上的batch size都只有原来的一半，所以DataParallel将输入数据平分到了每个GPU上，从而实现并行计算。...进一步了解 DataParallel上述文字来自官方文档，在forward阶段，当前GPU上的module会被复制到其他GPU上，输入数据则会被切分，分别传到不同的GPU上进行计算；在backward阶段...，每个GPU上的梯度会被求和并传回当前GPU上，并更新参数。...因为数据会被均分到不同的GPU上，所以要求batch_size大于GPU的数量。
本文介绍了ubuntu环境下创建pytorch-gpu的教程，centos其实也是差不多的。...博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ Dockerfile 新建Dockerfile文件： sudo vim Dockerfile 复制以下代码： FROM pytorch.../pytorch:1.11.0-cuda11.3-cudnn8-runtime MAINTAINER yyq ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive #更新pip，并且换源...创建容器 最重要的是使用nvidia的GPU环境，所以我们得配置运行环境，修改daemon.json文件： sudo vim /etc/docker/daemon.json 复制以下内容： {...是我们创建的镜像： sudo docker run --name wzl --runtime=nvidia -itd py_11.3:latest /bin/bash 进入镜像后，输入nvidia-smi显示出GPU
[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换） 配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时...在PyTorch中使用GPU和TensorFlow中不同，在TensorFlow如果不对设备进行指定时，TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据与运算转移到GPU中。...本文在数据存储的层面上，帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。...2.原理讲解 使用GPU之前我需要安装PyTorch的GPU版本，建议使用conda安装，官方教程地址 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0...-c pytorch 检测是否可以使用GPU，使用一个全局变量use_gpu，便于后面操作使用 use_gpu = torch.cuda.is_available() 可以使用GPU，use_gpu的值为
GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）清华源快速安装教程：Windows、Mac和Linux系统 在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch...教程目录 Windows系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1） Mac系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1） Linux系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA...GPU版本的PyTorch： import torch print(torch.cuda.is_available()) 如果输出结果为True，则说明PyTorch成功使用了GPU加速，安装完成。...Mac系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1） 步骤1：检查GPU兼容性 确保您的Mac计算机搭载了支持Metal的GPU。访问苹果官方网站查找GPU的兼容性列表。...Linux系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1） 步骤1：检查GPU兼容性 确保您的Linux计算机搭载了兼容的NVIDIA GPU。
讲解PyTorch优化GPU显存占用，避免out of memory在深度学习任务中，对于复杂的神经网络和大规模的训练数据，显存占用成为一个常见的问题。...模型权重的精度PyTorch默认使用32位浮点数（float32）来表示权重和梯度，但较高的精度也会导致更大的显存占用。如果模型规模较大，可以尝试使用低精度的浮点数（如float16）来表示。...PyTorch提供了nn.DataParallel类来实现数据并行处理，使得我们可以将模型分布到多个GPU上进行训练。...当应用PyTorch进行图像分类任务时，可以通过以下示例代码来展示如何优化GPU显存占用，避免"out of memory"错误。...多GPU并行：如果使用多个GPU并行训练，每个GPU都需要分配一部分显存来存储模型参数和计算结果。
accelerate 是huggingface开源的一个方便将pytorch模型迁移到 GPU/multi-GPUs/TPU/fp16 模式下训练的小巧工具。...和标准的 pytorch 方法相比，使用accelerate 进行多GPU DDP模式/TPU/fp16 训练你的模型变得非常简单(只需要在标准的pytorch训练代码中改动不几行代码就可以适应于cpu.../单GPU/多GPU的DDP模式/TPU 等不同的训练环境)，而且速度与原生pytorch相当，非常之快。...pip install git+https://github.com/huggingface/accelerate 一，使用 CPU/单GPU 训练你的pytorch模型 当系统存在GPU时，accelerate...会自动使用GPU训练你的pytorch模型，否则会使用CPU训练模型。
Off Disaplay Active，GPU的显示是否初始化 Memory-Usage 0MiB/15109MiB 显存使用率 Volatile GPU-Util 0 GPU利用率 Uncorr....如果它的状态是Off，可以使用这个命令来开启： nvidia-smi -pm 1 注意Memory-Usage（显存使用率）和GPU-Util(GPU利用率)没有必要联系。...就好比内存使用率和CPU的使用率也没有必然联系一样！.../ 创建一个conda环境 接下来我们要跑pytorch程序，所以使用conda创建一个环境，名称任意，我这里叫 pytorch_gpu conda create -n pytorch_gpu conda...activate pytorch_gpu 目前是一个空环境，还没有安装pytorch 安装pytorch 执行如下命令，来安装pytorch及其依赖环境： conda install pytorch
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