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实现高效多GPU训练：DataParallel vs. DistributedDataParallel
假设你是一位深度学习研究员，正在处理一个庞大的神经网络模型，以解决一个复杂的计算机视觉问题。你拥有多个GPU，并且想要充分利用它们来加速训练过程。在这个教程中，我们将探讨两种在PyTorch中实现多GPU训练的方法：nn.DataParallel和DistributedDataParallel，并帮助你选择适合你需求的方法。 选择合适的多GPU训练方法 在PyTorch中，有两种主要的多GPU训练…- 244
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分布式深度学习：PyTorch中的多GPU训练策略
引言 在深度学习领域，随着数据集和模型的不断扩大，单个GPU的计算能力逐渐无法满足训练的需求。为了充分利用多个GPU的并行计算能力，PyTorch提供了多种多GPU训练的方法，其中包括nn.DataParallel和DistributedDataParallel。本文将详细介绍这两种方法的原理和使用方式，并探讨它们在不同场景下的优劣势。 nn.DataParallel（DP） 概述 nn.Data…- 99
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