cv.glmnet参数 parallel
时间: 2024-01-26 21:03:50 浏览: 25
参数parallel是glmnet包中的一个可选参数,用于控制交叉验证(CV)的并行计算。
当parallel=TRUE时,会使用计算机的多个核心并行计算CV,从而加快CV的运行速度。这对于数据集较大或模型复杂度较高的情况特别有用。
当parallel=FALSE时,CV将在单个核心上运行,速度较慢。
需要注意的是,如果您使用的是Windows操作系统,则需要安装并启用Microsoft R Open或Revolution R Enterprise才能使用parallel参数。在其他操作系统上,parallel参数应该是可用的。
总之,如果您的计算机有多个核心并且您希望加快CV的运行速度,则可以将parallel参数设置为TRUE。如果您的计算机只有一个核心或您不希望并行计算CV,则可以将parallel参数设置为FALSE。
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%"]
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torch.nn.parallel.data_parallel.DataParallel是什么
torch.nn.parallel.data_parallel.DataParallel是PyTorch中的一个高级API,用于在多个GPU上并行执行模型训练。它可以自动将输入数据划分到不同的GPU上,并在每个GPU上运行同一个模型的不同副本,最后将它们的输出结果收集起来,进行后续的优化和更新。这个API可以极大地提高模型训练的效率和速度。
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