트레이닝 모델이 여러 GPU에 있기 때문에 트레이닝 중에 trainer.extend를 사용하여 모든 모델을 유효화합니다.하지만 chainer.training.extensions.Evaluator에는 하나의 장치 인수가 있지만 내 모델 네트워크 매개 변수는 2 GPU입니다. 이 상황에서 유효성을 검사하는 방법?chainer.training.extensions.Evaluator에서 여러 GPU를 사용하는 방법?
device의 인수는 Evaluator이며 어떤 장치에 입력 데이터를 넣어야하는지 나타냅니다. 모델 매개 변수에 대해서는 아무것도 수행하지 않습니다.
사용자의 모델이 여러 GPU에로드 된 입력 데이터를 필요로하는 경우 Evaluator은 이러한 케이스를 직접 지원하지 않으므로 사용자 정의해야합니다. 가장 쉬운 방법은 맞춤 변환기 기능을 설정하는 것입니다.이 기능은 데이터를 적절한 장치에 복사하는 기능을합니다. converter에 대한 자세한 내용은 Evaluator 문서를 참조하십시오. https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.training.extensions.Evaluator.html
모델 매개 변수와 데이터가 서로 다른 두 GPU에있을 수 있다는 것을 의미합니까? 이 상황에서 함께 계산할 수있는 방법은 무엇입니까 (예 : Wx + b, W 및 x는 2 개의 다른 GPU)? – machen
나는 이것을 완전히 이해할 수 없다 – machen
이 경우 W가있는 GPU에 x를 수동으로 보내야한다. –