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pytorch中關(guān)于distributedsampler函數(shù)的使用_python_腳本之家
在使用distributedsampler函數(shù)時(shí),觀察loss發(fā)現(xiàn)loss收斂有規(guī)律,發(fā)現(xiàn)是按順序讀取數(shù)據(jù),未進(jìn)行shuffle。 問(wèn)題的解決方式就是懷疑 seed 有問(wèn)題,參考源碼 DistributedSampler,發(fā)現(xiàn) shuffle 的結(jié)果依賴 g.manual_seed(self.epoch) 中的 self.epoch。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1
www.dbjr.com.cn/article/2741...htm 2025-5-29
pytorch sampler對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
PyTorch中還單獨(dú)提供了一個(gè)sampler模塊,用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。常用的有隨機(jī)采樣器:RandomSampler,當(dāng)dataloader的shuffle參數(shù)為T(mén)rue時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用這個(gè)采樣器,實(shí)現(xiàn)打亂數(shù)據(jù)。默認(rèn)的是采用SequentialSampler,它會(huì)按順序一個(gè)一個(gè)進(jìn)行采樣。這里介紹另外一個(gè)很有用的采樣方法: WeightedRandomSampler,它會(huì)根據(jù)每個(gè)樣本的權(quán)重選取...
www.dbjr.com.cn/article/1775...htm 2025-5-25
PyTorch中torch.cuda.amp相關(guān)警告的解決方法_python_腳本之家
根據(jù)PyTorch 官方文檔的更新說(shuō)明,從PyTorch 2.4版本開(kāi)始,torch.cuda.amp模塊中的部分 API 已被標(biāo)記為棄用(deprecated)。為了統(tǒng)一 API 的設(shè)計(jì)風(fēng)格,并支持更多的后端設(shè)備(如 CPU 和其他加速器)。 雖然目前這些警告并不會(huì)導(dǎo)致程序報(bào)錯(cuò),但官方建議開(kāi)發(fā)者盡快調(diào)整代碼以適配最新版本的規(guī)范。 解決方法 1: 適配新 API 替換...
www.dbjr.com.cn/python/335620c...htm 2025-6-6
pytorch 自定義數(shù)據(jù)集加載方法_python_腳本之家
class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True): 按照給定的概率來(lái)采樣樣本。 class torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last): 在一個(gè)batch中封裝一個(gè)其他的采樣器。 class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None,...
www.dbjr.com.cn/article/1678...htm 2025-5-30
詳解pytorch的多GPU訓(xùn)練的兩種方式_python_腳本之家
方法二:torch.distributed 1. 代碼說(shuō)明 這個(gè)方法本來(lái)是用于多機(jī)器多卡(多節(jié)點(diǎn)多卡)訓(xùn)練的,但是也可以用于單機(jī)多卡(即將節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為1)訓(xùn)練。 初始化的代碼如下,這個(gè)一定要寫(xiě)在最前面。 1 2 from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler torch.distributed.init_process_group(backend="nccl") 這里給...
www.dbjr.com.cn/article/2372...htm 2025-6-9
PyTorch 分布式訓(xùn)練的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) dataloader = DataLoader(dataset, sampler=sampler, batch_size=64) for epoch in range(epochs): sampler.set_epoch(epoch) for batch in dataloader: # 正常訓(xùn)練流程 六、Elastic Training(彈性訓(xùn)練) 值得注意的是,示例代碼中注釋中提到的鏈接:...
www.dbjr.com.cn/python/3415408...htm 2025-6-1
PyTorch Distributed Data Parallel使用詳解_python_腳本之家
數(shù)據(jù)部分,使用 Distributed Sampler 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集,并將 sampler 傳入 data loader。需要注意的是,此時(shí)在 data loader 中不能指定 shuffle 為 True,否則會(huì)報(bào)錯(cuò) (sampler 已具備隨機(jī)打亂功能) 1 2 3 4 5 6 dev_sampler = data.DistributedSampler(dev_data_set) train_sampler = data.DistributedSampler(train_data...
www.dbjr.com.cn/article/2783...htm 2025-6-8
pytorch DistributedDataParallel 多卡訓(xùn)練結(jié)果變差的解決方案_python...
使用DDP要給dataloader傳入sampler參數(shù)(torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True, seed=0, drop_last=False))。 默認(rèn)shuffle=True,但按照pytorch DistributedSampler的實(shí)現(xiàn): 1 2 3 4 5 6 7 8 def __iter__(self) -> Iterator[T_co]: if self...
www.dbjr.com.cn/article/2140...htm 2025-5-28