首页 > TAG信息列表 > DDP
pytorch模型加DDP进行单机多卡分布式训练
1.接受local_rank的参数（） 不能自己替换--local_rank的数值 如果有import导入dataloader，init的代码必须要在dataloader之前。 import argparse # 运行时，torch.distributed.lunch 会自动传入参数0，1，2来表示是第几个进程 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--[ACNOI2022]唯一可做之题
题目 题目背景 连续两天写 LCT + ddp \texttt{LCT}+\texttt{ddp} LCT+ddp，今天一看，感觉仍然 dDDP训练
from os import stat import os import time import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, sampleDDP
Distributed data parallel 1. Preface 首先了解DP（data parallel），DP的本质是先将整个batch加载到主线程上，然后将batch分成小块传输到别的GPU进行工作。（其batchsize为总batchsize） DP将模型参数默认放在GPU-0上，本质上是将训练参数从GPU-0拷贝到其他GPU训练，用GPU-0进行梯度的汇pytorch的DP和DDP
参考 https://andrew.gibiansky.com/blog/machine-learning/baidu-allreduce/# https://zhuanlan.zhihu.com/p/343951042 本文只记录一下，为什么DDP的通信比DP的高效。 1、DP 假设共有K个GPU，GPU的通信带宽是B，每个GPU要发送的数据量是P（所有参数的梯度信息），那GPU0接收完所有信息框架中的DDP和buffer
pytorch中的nn.Module.register_buffer及DDP模块的一些小知识 作用：给一个nn的Module添加一个buffer，而且不会被认为是一个model的parameter。BN的running_mean就是一个buffer。这个buffer会被para一起，存储到模型里面(除非显示的使用persistent=False)。是否persistant的区别就是会深度学习中的分布式训练
1. 为什么需要分布式训练 随着人工智能与深度学习的发展，大规模和超大规模的模型越来越受到业界的推崇。以NLP行业为例，从最开始的Bert-base只有1亿左右的参数量，到千亿级别的GPT-3，再到今年6月发布的目前全球最大预训练模型“悟道2.0”，参数规模达到惊人的1.75万亿，整个业界都由一种向DDP.动态树分治
"动态 DP"&动态树分治--DDP 题面 每次强制点的权值，求整棵树的最小覆盖子集 概念： 最小覆盖子集：从V中取尽量少的点组成一个集合，使得E中所有边都与取出来的点相连 通俗理解：两座城市相连，其中必须选一个城市，求选出最少的城市数量 \[f[u][0]=\sum f[v][1] \]\[f[u][1]=\sum\min\{f[v][动态DP（DDP）学习笔记
动态DP 动态DP就是将 \(DP\) 的状态作为一个向量，\(DP\) 的转移写成一个矩阵，因为矩阵乘法的结合律，我们可以用数据结构维护矩阵的积，然后就能够支持单点修改区间查询了。 洛谷P4719 【模板】"动态 DP"&动态树分治 Description 给定一棵 \(n\) 个点的树，点带点权。 有 \(m\) 次操作，每次PyTorch分布式训练详解教程 scatter, gather & isend, irecv & all_reduce & DDP
PyTorch分布式训练详解教程 scatter, gather & isend, irecv & all_reduce & DDP 本文将从零入手，简单介绍如何使用PyTorch中的多种方法进行分布式训练。 具体而言，我们将使用四种方法，分别是: (1)scatter, gatter; (2)isend, irecv; (3)all_reduce; (4)DataDistributedParallel (DDP动态DP，ddp
动态DP？动态动态规划？ 个人理解：动态DP，就是普通DP加修改操作，然后就变成了个毒瘤题。 直接就着例题写吧。 例题 P4719 【模板】"动态 DP"&动态树分治 求树上最大独立集。要求支持修改点权。n<=1e5. 算法原理 首先不带修的最大独立集是一个NOIP题： \(f[cur][0/1]\) 表示 \(cur\) 选/不选高性能5G核心网，动力从何而来？
核心网，是整个通信网络的大脑，是不可或缺的重要组成部分。网络的管理控制、鉴权认证等关键功能，主要由核心网负责。核心网的能力是否强大，直接影响了整个网络的性能表现。5G时代，整个移动通信网络架构发生了翻天覆地的变化，为了实现超高速率，超低时延，超大连接，网络的方方面面都进行了改菜鸡学习之路：洛谷 P1020 --DP问题初步入门
P1020 导弹拦截 题目描述 某国为了防御敌国的导弹袭击，发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段，所以只有一套系统，因javascript – 使用Node.js创建DDP服务器
由于node.js版本的限制,最新版本的Meteor无法在系统上使用.必须使用常规node.js创建DDP服务器,Meteor设置将连接到该服务器. 可以使用node-ddp-client在node.js中创建DDP客户端,但是我们如何创建DDP服务器？解决方法:回答这个可能为时已晚,无论如何这可能不是一个好的答案.这不是一件javascript – 在非流星网页中嵌入流星应用程序
我试图在网络服务器(B)上运行的服务器(A)上嵌入一个流星应用程序(a)(在我的情况下,流星应用程序在meteor.com上运行,网页(b)已构建在Drupal上托管在运行nginx和php的另一台服务器上.我找到了以下可能的解决方案,但没有一个正常或优雅. >将应用程序(a)插入网页上的iframe(b)：不能很好DDP
#include<bits/stdc++.h>#define reg register int#define il inline#define fi first#define se second#define mk(a,b) make_pair(a,b)#define numb (ch^'0')using namespace std;typedef long long ll;template<class T>il void rd(T &x){ chDDP入门
DDP，即动态动态规划，可以用于解决一类带修改的DP问题。 我们从一个比较简单的东西入手，最大子段和。 带修改的最大子段和其实是常规问题了，经典的解决方法是用线段树维护从左，右开始的最大子段和和区间最大子段和，然后进行合并。 现在我们换一种方法来解决它。我们假设\(f[i]\)表示以i为洛谷P4719 【模板】动态dp(ddp LCT)
题意 题目链接 Sol 动态dp板子题。有些细节还没搞懂，待我研究明白后再补题解。。。 #include<bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 10, INF = INT_MAX; template<typename A, typename B> inline bool chmax(A &x, B y) { return