【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相关文章：
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