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【Pytorch实用教程】如何在多个GPU上使用分布式数据并行进行训练模型

文章目录

  • 1. 代码(可直接运行,含随机生成的训练数据)
  • 2. 代码的详细解释
      • 2.1. 导入必要的库和模块
      • 2.2. 设置每个进程的初始设置
      • 2.3. 随机生成数据集类 `RandomDataset`
      • 2.4. 训练函数 `train`

1. 代码(可直接运行,含随机生成的训练数据)

以下是一个基于PyTorch的多GPU分布式运算的简单示例代码。这个示例展示了如何在多个GPU上使用分布式数据并行进行训练。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.multiprocessing as mp
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataP

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