torch.nn.DataParallel并行计算改成单卡

要将使用torch.nn.DataParallel进行的并行计算改成单卡计算，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，将模型移动到GPU上。如果之前使用了DataParallel包装模型，可以通过调用`.module`属性获取原始模型，然后使用`.to(device)`将其移动到指定的设备上。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.module.to(device)

2. 然后，将输入数据也移动到GPU上，以与模型在同一设备上进行计算。

input = input.to(device)

3. 最后，使用移动到GPU上的模型进行正向传播和反向传播。

output = model(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()

这样就可以将使用DataParallel进行的并行计算改成单卡计算。注意，由于只使用了单个GPU进行计算，因此可能需要调整批处理大小等超参数以适应单卡计算的内存限制。

相关问题

torch.nn.parallel.DataParallel

torch.nn.parallel.DataParallel是PyTorch中的一个模块，用于在单个节点上进行多GPU数据并行训练。它能够自动将输入数据划分为多个小批次，并将这些小批次分发到不同的GPU上进行计算。每个GPU上都有一个模型副本，每个副本都独立地计算损失和梯度，并将梯度聚合后进行参数更新。

然而，torch.nn.parallel.DataParallel有一些限制，例如需要在每个GPU上有足够的显存来存储模型和梯度，因为它会复制模型到每个GPU上。此外，它还要求输入数据能够被划分为多个小批次，并且每个小批次的大小是相同的。

相比之下，torch.nn.parallel.DistributedDataParallel是一个更高级的模块，可以在单节点或多节点上进行多进程的分布式训练。每个模型副本由独立的进程控制，可以在不同的机器上运行。它不需要将模型复制到每个GPU上，而是通过进程间通信来在各个进程之间共享模型参数和梯度。这样可以更好地利用多个GPU和多个机器的计算资源，提高训练速度。

值得注意的是，torch.nn.parallel.DistributedDataParallel的初始化和使用方法与torch.nn.parallel.DataParallel略有不同，需要进行一些额外的设置和配置。但是，对于单节点的多GPU数据并行训练，torch.nn.parallel.DistributedDataParallel已被证明比torch.nn.parallel.DataParallel更快。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pytorch之torch.nn.parallel.DistributedDataParallel](https://blog.csdn.net/baidu_35120637/article/details/110816619)[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: 50%"]
- *3* [torch.nn.parallel.DistributedDataParallel](https://blog.csdn.net/weixin_45216013/article/details/125472676)[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: 50%"]
[ .reference_list ]

torch.nn.DataParallel

`torch.nn.DataParallel` 是 PyTorch 中用于数据并行的工具，它可以自动将模型复制到多个 GPU 上，并将数据分配到每个 GPU 上进行计算。在多 GPU 计算时，通常需要将模型和数据分配到不同的 GPU 上，并将它们之间的计算结果进行同步，最后将结果合并在一起。`torch.nn.DataParallel` 可以自动完成这些操作，从而使多 GPU 计算变得更加简单。

使用 `torch.nn.DataParallel` 很简单，只需要在模型的定义中使用 `torch.nn.DataParallel` 包装模型即可。例如：

import torch.nn as nn

model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2])

在这个例子中，我们将模型 `model` 使用 `nn.DataParallel` 包装起来，并将它复制到 3 个 GPU 上进行计算。`device_ids` 参数指定了要使用的 GPU 设备的编号。然后，我们可以像使用普通模型一样使用 `model` 对象。

当我们使用 `model` 进行前向传播时，`torch.nn.DataParallel` 会自动将输入数据分配到每个 GPU 上进行计算，并将计算结果进行同步，最后将结果合并在一起。在多 GPU 计算时，PyTorch 会使用默认的同步方式，即使用 `torch.distributed` 包中的 `all_reduce` 函数进行同步。同时，`torch.nn.DataParallel` 还支持在单个 GPU 上进行计算，因此可以在单 GPU 和多 GPU 之间无缝切换。