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如何在香港vps服务器的Torch中实现多GPU训练
2024/4/1 266次在香港vps服务器的Torch中实现多GPU训练可以通过使用nn.DataParallel模块来实现。nn.DataParallel模块可以将模型复制到多个GPU上，并自动将数据分发到每个GPU上进行计算，并最终将结果进行合并。以下是一个简单示例：
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
model = Model()
# 检查是否有多个GPU可用
if torch.cuda.device_count() > 1:
model = nn.DataParallel(model)
# 将模型加载到GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, targets in dataloader:
inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
复制代码
在上面的示例中，首先检查是否有多个GPU可用，如果有，则将模型放入nn.DataParallel中。然后将模型加载到GPU上进行训练。在训练过程中，数据会自动分发到每个GPU上，并在多个GPU上并行计算，从而加快训练速度。
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