【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练：深度解析与实战代码指南
a. 数据拆分，模型不拆分 b. 数据不拆分，模型拆分 c. 数据拆分，模型拆分 在深度学习的炼丹之路上，多GPU的使用如同助燃剂，能够极大地加速模型的训练和测试。根据不同的GPU数量和内存配置，我们可以选择多种策略来充分利用这些资源。今天，我们将围绕“多GPU炼丹”这一主题，深度解析PyTorch多GPU并行训练的技巧，并为大家带来实战代码指南。在这个过程中，我们将不断探讨和展示如何...
PyTorch并行与分布式(三)DataParallel原理、源码解析、举例实战
简要概览 pytorch官方提供的数据并行类为：torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) • 1 当给定model时，主要实现功能是将input数据依据batch的这个维度，将数据划分到指定的设备上。其他的对象(objects)复制到每个设备上。在前向传播的过程中，module被复制到每....
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