解释代码 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel( model, device_ids=[args.gpu] )
时间: 2024-05-25 08:16:07 浏览: 17
这段代码使用 PyTorch 中的 `DistributedDataParallel` 模块将模型并行化。`DistributedDataParallel` 是一个用于多 GPU 或多机器并行训练的模块,它可以将模型划分成多个部分,每个部分由一个 GPU 或一个机器处理。在这里,`model` 是需要并行化的模型,`device_ids=[args.gpu]` 指定了使用的 GPU 设备的索引,`args.gpu` 是从命令行参数中获取的 GPU 索引。这样,`DistributedDataParallel` 就会自动将模型划分成多个部分,并将每个部分分配到指定的 GPU 上进行训练。
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解释代码 model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
model.cuda() 将模型移动到CUDA设备上,以便在GPU上进行加速计算。
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) 将模型封装在一个分布式数据并行模型中,以便在多个GPU上进行并行计算。这可以提高训练速度和效率,特别是在大规模深度学习任务中。
if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) model_without_ddp = model.module n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print('number of params:', n_parameters)
这段代码主要实现了分布式训练模式下的模型初始化和参数统计的功能。具体来说:
- `if args.distributed:` 判断是否使用分布式训练模式。
- `model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])` 在分布式训练模式下,使用 `DistributedDataParallel` 函数来初始化模型,该函数会自动将模型分布到多个 GPU 上进行训练,以提高训练速度。`device_ids` 参数指定了使用的 GPU 设备 ID。
- `model_without_ddp = model.module` 获取没有 `DistributedDataParallel` 封装的模型,以便之后进行保存或者使用。
- `n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)` 统计模型的参数个数,其中 `p.numel()` 表示计算张量 `p` 中元素的个数,`p.requires_grad` 表示张量 `p` 是否需要梯度更新。这里只统计需要梯度更新的参数个数。
- `print('number of params:', n_parameters)` 打印模型的参数个数。
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