大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06）一、引言二、PyTorch分布式训练基础三、PyTorch中实现数据并行训练四、优化分布式训练性能 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06） 一、引言 1.1 分布式训练的重要性与PyTorch的分布式支持概览 在处理大数据集时，分布式训练通过将计算任务分散到多个GPU或节点上执行，极大地提高...
PyTorch概述（四）---DataLoader
torch.utils.data.DataLoader是PyTorch数据加载工具的核心；表示一个Python可迭代数据集； DataLoader支持的数据集类型 map-style 和 iterable-style 的数据集；可定制的数据加载顺序；自动批量数据集；单进程和多进程数据加载；自动内存固定； DataLoader构造函数 DataLoader(dataset, batch_size=1, shuff...
Pytorch关于CIFAR-10测试完整代码
#_*_ coding:utf-8 _*_# pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import Conv2d,MaxPool2d,Linear,Sequential...
Pytorch的常用模块和用途说明
Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下深Pytorch中的常用模块。 PyTorch是一个开源的深度学习平台，提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。以下是一些PyTorch中常用的模块： torch：这是PyTorch的核心库，包含了所有基础张量操作，如创建、索引、切片、数学运算以及随机抽样等。torch.nn：这是PyTorch的神经网络库，包含了构建神经网络所需的所有工具和模块，如卷...
PyTorch概述（三）---Datasets
orkers=args.nThreads) 所有的数据集具有类似的 API;所有的 API 都具有两个共同的参数:transform 和 target_transform,独立的转换输入和目标;使用 pytorch 提供的基础类用户可以创建自己的数据集 ； 图像分类数据集 图像探测和分割数据集 光流数据集 立体匹配数据集 图像配对数据集 图像说明数据集 视频分类数据集 视频预测数据集 用于定制数据集的基础类...
Pytorch-Adam算法解析
大规模数据和参数的优化问题，以及非稳态目标和包含高噪声或稀疏梯度的问题。 总的来说，Adam算法是一种高效、易于实现的优化算法，它通过结合多种优化策略，为深度学习模型提供了更稳定、更快速的收敛性能。 Pytorch中的Adam算法 在PyTorch中，torch.optim.Adam 是实现 Adam 优化算法的类。以下是 Adam 优化器的一些关键参数解析： params (iterable): 待优化参数的...
Pytorch关于CIFAR-10测试
下载 CIFAR-10数据集： 官网：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10的网络结构： import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential #定义网络结构class Model(nn.Mo...
pytorch 实现线性回归（深度学习）
一 查看原始函数 初始化 %matplotlib inlineimport randomimport torchfrom d2l import torch as d2l 1.1 生成原始数据 def synthetic_data(w, b, num_examples): x = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w))) y = torch.ma...
【Anaconda】conda创建、删除、查看虚拟环境，安装pytorch
move -p D:\Anaconda3\envs\MVDet 2.新建环境 conda create --prefix=D:\Anaconda3\envs\MVDet python=3.9 3.安装pytorch 激活环境 conda activate D:\Anaconda3\envs\MVDet Pytorch官网 conda install pytorch torchvision torchaudio ...
Pytorch-SGD算法解析
于参数w和b的梯度，并使用这些梯度来更新参数。我们还记录了每次迭代的损失值，以便稍后可视化算法的收敛情况。最后，我们打印出优化后的参数值。在实际应用中，你可能还需要使用这些参数来对新数据进行预测。 在PyTorch中，SGD（随机梯度下降）是一种基本的优化器，用于调整模型的参数以最小化损失函数。下面是torch.optim.SGD的参数解析和一个简单的用例。 SGD的Pytorch代码示例： 参数解析 torc...