pytorch并行计算的八股

在PyTorch中进行并行计算有几个常见的要点。

首先，要使用nn.DataParallel来进行数据并行计算。这个方法适用于数据量大的情况下，并行计算可以加速模型训练。然而，需要注意的是，nn.DataParallel只能解决数据多的问题，而不能解决模型大的问题。

其次，要设置设备来指定在哪个GPU上进行并行计算。可以使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"来指定使用第二个GPU，也可以使用torch.cuda.set_device(id)来设置设备。第一种写法更为推荐。

另外，在进行并行计算时，有时候我们不需要计算梯度。可以使用with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()来包裹不需要计算梯度的代码块。此外，可以使用requires_grad=True来要求计算梯度，使用requires_grad=False来不要求计算梯度。还可以使用pickle来保存和加载模型。

综上所述，进行PyTorch的并行计算可以遵循以下八股：

1. 使用nn.DataParallel进行数据并行计算
2. 设置设备来指定在哪个GPU上进行并行计算
3. 使用with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()来包裹不需要计算梯度的代码块
4. 使用requires_grad=True来要求计算梯度，使用requires_grad=False来不要求计算梯度
5. 使用pickle来保存和加载模型<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习八股文](https://blog.csdn.net/qq_37236149/article/details/115309456)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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