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  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：33792
    • 提供者：weixin_38654855

  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：46080
    • 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：52224
    • 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：56320
    • 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：34816
    • 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：52224
    • 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：74752
    • 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：35840
    • 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：45056
    • 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：61440
    • 提供者：weixin_38665804

  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：64512
    • 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

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42127835

  1. pytorch-ada:另一个针对研究人员的领域适应库-源码

  2. ADA ：（至今）另一个域适应库 语境 ADA的目的是帮助研究人员建立用于无监督和半监督域自适应的新方法。 该库建立在之上，可快速开发新模型。 我们以以下想法构建了ADA： 开发新方法（从多个域加载数据，记录错误，从CPU切换到GPU）时，最大程度地减少样板。 通过在完全相同的环境中运行所有方法，可以公平地比较方法。 你可以找到介绍ADA的，并在更完整的文档 。 快速说明 三种类型的方法可用于无监督域自适应： 对抗方法：领域对抗神经网络（ ）和条件对抗领域适应网络（ ）， 基于最

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42162171

  1. PyTorch-BigGraph：从大型图结构数据生成嵌入-源码

  2. PyTorch-BigGraph（PBG）是一个分布式系统，用于学习大型图的图形嵌入，特别是具有多达数十亿个实体和数万亿条边的大型Web交互图。 更新： PBG现在支持GPU训练。 请查看下面的部分！ PBG在论文中介绍，该论文在2019年的。 PBG通过摄取其边缘列表在输入图上进行训练，每个边缘由其源实体和目标实体以及可能的关系类型标识。 它为每个实体输出特征向量（嵌入），尝试将相邻实体在向量空间中彼此靠近放置，同时将未连接的实体推开。 因此，具有相似邻居分布的实体最终将在附近。 可以

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    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_42100032

  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：14336
    • 提供者：weixin_42151772

  1. deep-person-reid：Torchreid：PyTorch中的深度学习人员重新标识-源码

  2. 火炬 Torchreid是一个用编写的用于深度学习人员重新识别的。 它具有以下特点： 多GPU训练 同时支持图像和视频 端到端培训和评估 轻松简单地准备reid数据集 多数据集训练 跨数据集评估 大多数研究论文使用的标准协议 高度可扩展（易于添加模型，数据集，训练方法等） 最先进的深度里德模型的实现 访问预训练的里德模型 进阶训练技巧 可视化工具（张量板，等级等） 代码： : 。 文档： : 。 使用说明： : 。 动物园模型： : 技术报告： : 。 您可

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_42134878

  1. TorchSeg：PyTorch中的快速，模块化参考实现和语义分段算法的轻松培训-源码

  2. 火炬节 该项目旨在为使用PyTorch的语义细分模型提供快速的模块化参考实现。 强调 模块化设计：通过组合不同的组件轻松构建自定义的语义细分模型。 分布式培训：比多线程并行方法（ ）快60％以上，我们使用多处理并行方法。 多GPU训练和推理：支持不同的推理方式。 提供预训练的模型并实现不同的语义细分模型。 先决条件 PyTorch 1.0 pip3 install torch torchvision Easydict pip3 install easydict 忍者sudo apt-g

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_42138788

  1. fast-rcnn.pytorch：更快的r-cnn的更快的pytorch实现-源码

  2. 更快的R-CNN的更快的Pytorch实现 开头写 [05/29/2020]此回购协议成立于两年前，它是第一个支持多GPU训练的开源对象检测代码。 它整合了许多人的巨大努力。 但是，我们发现最近几年出现了许多高质量的回购协议，例如： 在这一点上，我认为此回购在管道和编码方式方面已超出数据范围，因此不会积极维护。 尽管您仍然可以将此仓库用作游乐场，但我强烈建议您转到上面的仓库以探究物体检测的西方世界！ 介绍 :collision: 好消息！ 这个仓库现在支持pytorch-1.0 ！！！ 我们从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42108778

  1. SSD：PyTorch中高质量，快速，模块化的SSD参考实现-源码

  2. PyTorch 1.0中高质量，快速，模块化的SSD参考实现 该存储库实现 。 实施受项目 ， 和影响很大。 该存储库旨在成为基于SSD的研究的代码库。 示例SSD输出（vgg_ssd300_voc0712）。 损失 学习率 指标 强调 PyTorch 1.0 ：支持PyTorch 1.0或更高版本。 多GPU训练和推论：我们使用DistributedDataParallel ，您可以使用任意GPU进行训练或测试，训练方案将相应更改。 模块化：轻松添加自己的模块。 我们抽象了backb

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：629760
    • 提供者：weixin_42117037

  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：47104
    • 提供者：weixin_38639747
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