PyTorch中的多进程并行处理

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来源：DeepHub IMBA 本文 约2000字 ，建议阅读 9 分钟 理解和利用多处理技术对于优化PyTorch中的性能都是必不可少的。 PyTorch是一个流行的深度学习框架，一般情况下使用单个GPU进行计算时是十分方便的。但是当涉及到处理大规模数据和并行处理时，需要利用多个GPU。这时PyTorch就显得不那么方便，所以这篇文章我们将介绍如何利用torch.multiprocessing模块，在PyTorch中实现高效的多进程处理。 多进程是一种允许多个进程并发运行的方法，利用多个CPU内核和GPU进行并行计算。这可以大大提高数据加载、模型训练和推理等任务的性能。PyTorch提供了torch.multiprocessing模块来解决这个问题。 导入库 import torch import torch.multiprocessing as mp from torch import nn, optim 对于多进程的问题，我们主要要解决2方面的问题：1、数据的加载；2分布式的训练。 数据加载 加载和 ………………………………