linux 多gpu并行训练_多GPU训练Keras_tensorflow多GPU训练 - 腾讯云开发者社区

link-web@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/86441879 编辑极市平台以下都在Ubuntu上面进行的调试, 使用的Ubuntu版本包括14, 18LST 1.单机多卡并行训练..., 然后才能使用DistributedDataParallel进行分发, 之后的使用和DataParallel就基本一样了 2.多机多gpu训练在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu...我看一个github上面的人说在单机8显卡可以满足的情况下, 最好不要进行多机多卡训练。建议看这两份代码, 实际运行一下, 才会真的理解怎么使用。...在进行多机多gpu进行训练的时候, 需要先使用torch.distributed.init_process_group()进行初始化. torch.distributed.init_process_group...使用这些的意图是, 让不同节点的机器加载自己本地的数据进行训练, 也就是说进行多机多卡训练的时候, 不再是从主节点分发数据到各个从节点, 而是各个从节点自己从自己的硬盘上读取数据.

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Pytorch多GPU训练

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。...负载不均衡很严重的话，建议使用DistributedDataParallel 此容器通过将mini-batch划分到不同的设备上来实现给定module的并行。...Reference: OPTIONAL: DATA PARALLELISM PyTorch官方中文 pytorch 多 gpu 并行训练 https://blog.csdn.net/qq_34243930

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Keras多GPU训练

Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...我们大多数时候要用到的都是数据并行，其他需求可以参考这篇博客：Keras多GPU及分布式。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...Originally defined at: 我使用单GPU训练的时候没有问题，改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决，将Tensorflow升级到1.4即可。...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。这样就能够成功使用多GPU训练啦。

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2.3 tensorflow单机多GPU并行

多GPU并行有时候想要把所有GPU用在同一个模型里，以节省训练时间，方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。 gpu并行有模型并行和数据并行，又分为同步和异步模式。...单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）：每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...注意事项多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。...例如单gpu训练100步要50秒，训练了3200个数据，4块gpu并行训练100步可能要150s，但训练数据为3200*4. gpu数量不易选过多，由于前端总线带宽的限制，不同GPU延迟不一样，导致单步时间过长

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Pytorch 多卡并行训练

Pytorch 框架支持多卡分布式并行训练网络，可以利用更大的显存得到更大的 batchsize，同时也会倍增训练速度，本文记录 Pytorch 多卡训练实现过程。...简介 Pytorch 支持两种多卡并行训练的方案，DataParallel 和 DistributedDataParallel 主要区别在于 DataParallel 为单一进程控制多个显卡，配置简单但显卡资源利用率不够高...，DistributedDataParallel 相对复杂，胜在高效将单卡训练的 Pytorch 流程修改为多卡并行需要对代码中的关键节点进行调整，Github 上有一个仓库做了很优质的 demo...中，控制数据在 GPU 之间的流动，协同不同 GPU 上的模型进行并行训练（细粒度的方法有 scatter，gather 等等）。...现在假设我们已经有一套单卡训练 Pytorch 模型的代码，包含模型加载，数据加载，模型训练，模型验证，模型保存等模块，此时我们要将该套代码改为分布式多卡并行训练总体来看需要修改的流程如下 image.png

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keras 多gpu并行运行案例

一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。...) 具体来说，该功能实现了单机多 GPU 数据并行性。...EarlyStopping 没有此类问题二、设备并行设备并行适用于多分支结构，一个分支用一个gpu。...keras.layers.concatenate([encoded_a, encoded_b], axis=-1) 三、分布式运行 keras的分布式是利用TensorFlow实现的，要想完成分布式的训练...tf.train.Server.create_local_server() sess = tf.Session(server.target) from keras import backend as K K.set_session(sess) 以上这篇keras 多gpu

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使用多GPU训练模型

如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration...（即该并行策略是同步的）。

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Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架

Mariana技术团队考虑到上述问题，在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中，选择了数据并行的技术路线，完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。...本文描述了多GPU加速深度神经网络训练系统的数据并行实现方法及其性能优化，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合数据并行特点，实现快速高效的深度神经网络训练。...框架设计目标由于训练深层网络使用的训练数据规模庞大、计算开销大，从而训练过程收敛难，训练用时久，通过开发多GPU数据并行版本期望达到下述目标：充分利用单机多GPU计算资源和DNN的数据并行特性，加速模型训练过程...图2揭示了从单GPU训练到多GPU数据并行训练的变化，主要在于：单GPU每个周期训练1个mini-batch，mini-batch训练结束后即顺带在GPU显存中完成了更新模型参数的操作；在多个GPU同时训练多组...图2从单GPU训练到多GPU数据并行训练的概要视图多GPU并行系统从功能上划分为用于读取和分发数据的Training Data Dispatcher和用于做数据并行训练的GPU Worker Group

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TensorFlow 2.0多卡gpu训练

模型代码说明通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...，维度必须是gpu卡的倍数 gpu_len = len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')) print("gpu_len...卡的倍数 if x_data.shape[1] % gpu_len == 0 and x_data.shape[0] % gpu_len == 0: print("执行多卡gpu") with

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Pytorch中多GPU训练指北

前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...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：...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...多GPU训练的时候注意机器的内存是否足够(一般为使用显卡显存x2)，如果不够，建议关闭pin_memory(锁页内存)选项。

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tf42：tensorflow多GPU训练

*tower_grads): # Note that each grad_and_vars looks like the following: # ((grad0_gpu0..., var0_gpu0), ... , (grad0_gpuN, var0_gpuN)) grads = [] for g, _ in grad_and_vars:...we need a custom device function, to assign all variables to '/cpu:0' # Note: If GPUs are peered, '/gpu...their own computation graph for i in range(num_gpus): with tf.device(assign_to_device('/gpu...reach max iterations for step in range(1, num_steps + 1): # Get a batch for each GPU

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PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

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...所以他是分布式多GPU训练的首选。...进程分配将 GPU 分配给为训练生成的每个进程。...self.BATCH_SIZE, num_workers=4, sampler=dist_train_samples, pin_memory=True, ) 模型初始化对于多卡训练在初始化模型后...所以如果多卡训练建议使用DDP进行，但是如果模型比较简单例如2个GPU也不需要多机的情况下，那么DP的代码改动是最小的，可以作为临时方案使用。作者：Kaustav Mandal

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【他山之石】PytorchTensorflow-gpu训练并行加速trick（含代码）

正好最近研究训练时GPU内存占用问题，就顺便系统地研究一下。...最佳策略：将 prefetch(n)（其中 n 是单步训练使用的元素数/批次数）添加到输入pipeline的末尾，以便将在 CPU 上执行的转换与在GPU上执行的训练并行。...当cpu和gpu的并行程度较大时，可以发现gpu的利用率不仅不会周期跳变（实际上出现较低利用率时往往说明训练并行度很差，会有较长时间停留在这个最低利用率上），随着最低利用率的上升，峰值利用率也会稍有降低...（这可能是gpu内部的并行因输入数据时域上的均匀而“节省”了峰值算力）但要注意在前处理比较复杂的情况下，设置太大的prefetch会导致gpu运行完数据后，因cpu仍在预处理下一批数据而导致的gpu空闲...优势可在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于 Estimator 的模型，而无需更改模型。此外，在 CPU、GPU 或 TPU 上运行基于 Estimator 的模型，也无需重新编码模型。

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Tensorflow入门教程（九）——Tensorflow数据并行多GPU处理

这一篇我会说Tensorflow如何数据并行多GPU处理。如果我们用C++编写程序只能应用在单个CPU核心上，当需要并行运行在多个GPU上时，我们需要从头开始重新编写程序。...因其具有符号性，Tensorflow可以隐藏所有这些复杂性，可轻松地将程序扩展到多个CPU和GPU。例如在CPU上对两个向量相加示例。 ? 同样也可以在GPU上完成。 ?...我们想要在多个GPU上训练神经网络，在训练期间，我们不仅需要计算正向传播，还需要计算反向传播（梯度），但是我们如何并行梯度计算呢？事实证明，这很容易，我们对每个GPU上算出的梯度求平均。...上面就是用2块GPU并行训练来拟合一元二次函数。...注意：当用多块GPU时，模型的权重参数是被每个GPU同时共享的，所以在定义的时候我们需要使用tf.get_variable()，它和其他定义方式区别，我在之前文章里有讲解过，在这里我就不多说了。

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GPU数据并行结构

GPU则不同，为了保证并行数据计算性能，GPU芯片中很大一部分面积是大量的处理器，也叫做着色器核心(shader core)，这是用于执行某些相对独立任务的小型处理器。...GPU是一个流处理器，它会依次处理有序的相似数据。由于这些数据的相似性（例如一组顶点或者像素），GPU可以进行大规模的并行处理。...能够并行处理的另外一个因素是，着色器调用是相对独立的，他们不需要邻近调用的信息，也不需要共享可写的内存位置。...GPU的设计就是为了并行处理大量的相似任务，因此，GPU采用了SIMD架构来最大化并行度。这个架构的特点是：有一个指令控制单元，负责发出指令。有多个执行单元，这些执行单元可以同时执行相同的指令集。...那么这种架构的优势就很明显了，可以使用更小的硅芯片（也就意味着更小的功耗）来处理数据（比如解析代码等）和进行切换（因为都是并行运算）。

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多视图聚类-使用GPU云服务器训练

2、云服务器灵活性好，价格低 3、云服务器操作配置简单 4、发布网站让别人访问二、训练使用GPU云服务器 1、win+r打开cmd a.png Snipaste_2022-04-20_19-06-34...三、使用的训练设置在使用服务器训练深度学习的模型时，常常由于用电脑训练CNN时遇到了性能瓶颈（显存不够），就会发出错误报告，这样训练也就不会正常开始，当然也可以调整自己的batch_size的大小，从而对自己电脑的...GPU带来小的内容消耗，虽然这样可以进行训练，但是训练出来的模型一定效果不太理想。...这个时候就可以使用GPU云服务器进行训练，毕竟云服务器上的显卡内容比自己电脑上的要大很多。训练也快，训练出来的模型效果也好，很理想化。下面是使用GPU云服务器进行的训练截图。...Snipaste_2022-04-20_19-29-42.png 可以看到时间会很短，比自己电脑训练所用的时间的一半不到，所以使用云服务器还是一个不错的选择。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。 TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...（第2-5行），否则我们将在训练期间并行化模型： # 否则，我们正在使用多个GPU进行编译 else: print("[INFO] training with {} GPUs...".format...然后我们可以在第12行调用multi_gpu_model。这个函数将模型从CPU复制到我们所有的GPU，从而获得一个机，多个GPU数据并行性。在训练我们的网络时，图像将被批量分配到每个GPU。...然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。...在未来我想象multi_gpu_model将会发展并允许我们进一步定制哪些GPU应该用于训练，最终还能实现多系统训练。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

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浅谈CPU 并行编程和 GPU 并行编程的区别

CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别一：缓存管理方式的不同 •GPU：缓存对程序员不透明，程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU：缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。...区别二：指令模型的不同 • GPU：采用 SIMT - 单指令多线程模型，一条指令配备一组硬件，对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU：采用 MIMD - 多指令多数据类型。...用通俗易懂的话来说，GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟，而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。区别三：硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。...• 故 GPU 的数据吞吐量非常大，倾向于进行数据并发型优化；而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

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PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

当处理高分辨率图像或占用大量内存的其他类型的数据时，假设目前大多数大型 DNN 模型的训练都是在 GPU 上完成的，根据可用 GPU 的内存，拟合小批量大小可能会出现问题。...假设我们希望有效批量大小为 30，但每个 GPU 上只能容纳 10 个数据点（小批量大小）。我们有两种选择：数据并行或分布式数据并行：数据并行性 (DP) 首先，我们定义主 GPU。...此外，主 GPU 的利用率高于其他 GPU，因为总损失的计算和参数更新发生在主 GPU 上我们需要在每次迭代时同步其他 GPU 上的模型，这会减慢训练速度分布式数据并行 (DDP) 引入分布式数据并行是为了改善数据并行算法的低效率...GPU 训练。...需要注意的一件重要事情是，即使我们获得相同的最终结果，使用多个 GPU 进行训练也比使用梯度累积要快得多，因此如果训练速度很重要，那么使用多个 GPU 是加速训练的唯一方法。

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PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

Pytorch多GPU训练

Keras多GPU训练

2.3 tensorflow单机多GPU并行

Pytorch 多卡并行训练

keras 多gpu并行运行案例

使用多GPU训练模型

Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架

TensorFlow 2.0多卡gpu训练

Pytorch中多GPU训练指北

tf42：tensorflow多GPU训练

PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

【他山之石】PytorchTensorflow-gpu训练并行加速trick（含代码）

Tensorflow入门教程（九）——Tensorflow数据并行多GPU处理

GPU数据并行结构

多视图聚类-使用GPU云服务器训练

如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

浅谈CPU 并行编程和 GPU 并行编程的区别

PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

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