amp distributed pytorch
2020.07.14 07:37
| python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main.py \ | |
| --batch_size 60 \ | |
| --num_workers 2 \ | |
| --gpu_devices 0 1 2 3\ | |
| --distributed \ | |
| --log_freq 100 |
이 코드를 실행할 때는 다음 명령어를 사용해서 실행합니다. Torch.distributed.launch를 통해 main.py를 실행하는데 노드에서 4개의 프로세스가 돌아가도록 설정합니다. 각 프로세스는 GPU 하나에서 학습을 진행합니다. 만약 GPU가 2개라면 nproc_per_node를 2로 수정하면 됩니다. main.py에 batch_size와 num_worker를 설정하는데 각 GPU 마다의 batch_size와 worker 수를 의미합니다. batch size가 60이고 worker의 수가 2라면 전체적으로는 batch size가 240이며 worker의 수는 8입니다.
| 번호 | 제목 | 글쓴이 | 날짜 | 조회 수 |
|---|---|---|---|---|
| 184 | 이사 감사 3년 변경등기 | WHRIA | 2015.12.02 | 76 |
| 183 | 참고 또 참고 | WHRIA | 2020.01.03 | 76 |
| 182 | 식약청 메뉴 | WHRIA | 2020.05.14 | 76 |
| 181 |
pstools
 | WHRIA | 2016.07.31 | 74 |
| 180 | retinanet nvidia [3] | WHRIA | 2020.01.12 | 74 |
| 179 | rsynccp | WHRIA | 2023.02.20 | 74 |
| 178 |
증시의 허풍 예언들
| WHRIA | 2015.11.20 | 73 |
| 177 | php 세션 로그인 | WHRIA | 2020.04.24 | 72 |
| 176 | startup | WHRIA | 2020.05.08 | 72 |
| 175 | chat GPT | WHRIA | 2023.02.16 | 72 |
| 174 | MDR - PL | WHRIA | 2023.05.11 | 72 |
| 173 | CIDR 표기법 [1] | WHRIA | 2020.03.12 | 70 |
| 172 | center % crop | WHRIA | 2018.12.27 | 69 |
| 171 | 정량화 논문들 | WHRIA | 2023.02.16 | 69 |
| 170 |
psexec
| WHRIA | 2016.07.28 | 68 |
https://medium.com/daangn/pytorch-multi-gpu-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EC%A0%9C%EB%8C%80%EB%A1%9C-%ED%95%98%EA%B8%B0-27270617936b