Pytorch图像去噪实战（二十五）：多GPU训练图像去噪模型，用DDP解决训练太慢问题
news2026/5/2 14:00:05
Pytorch图像去噪实战（二十五）：多GPU训练图像去噪模型，用DDP解决训练太慢问题一、问题场景：模型越来越大，单卡训练太慢前面我们实现了很多图像去噪模型。从 DnCNN 到 UNet，再到 Restormer、Diffusion，模型越来越复杂。单张 GPU 训练时，经常遇到：batch size 上不去训练一个 epoch 很久大模型训练不稳定数据量大时周期太长需要频繁调参但等待时间太久我一开始用DataParallel，能跑，但速度提升有限。后来在正式训练中改成了 DDP，效率和稳定性都更好。这篇文章重点解决：如何用 PyTorch DistributedDataParallel 训练图像去噪模型。二、DataParallel和DDP有什么区别？DataParallel单进程多线程主卡负责数据分发和梯度汇总主卡压力大性能一般Distr
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