DDP的训练方式主要有以下几个步骤: 1.数据分发:首先,将数据分发到多个设备上。每个设备上的模型副本都会使用一部分数据进行训练,这样可以实现数据的并行处理。 2.同步参数:在每个设备上进行前向传播和反向传播之后,将每个设备上的模型参数进行同步。这样可以确保模型在每个设备上都是相同的状态。 3.梯度累积:在参数...
本篇主要讲解单卡到分布式中DDP(DistributeDataParallel )的使用基础,包括如何使用DDP和相关的一些基础问题。 主要内容如下: 1 基本使用 2 启动方式 2.1 单机多卡 2.2 多级分布式 2.2.1 方式一:每个进程占用一张卡 2.2.2 方式二:单个进程占用多张卡 2.2.3 方式三:利用launch多机 2.2.4 方式四:torchrun启动...
2.2 单机单卡训练(纯GPU) 适用于在具有单个GPU的机器上进行模型训练。 将模型和数据移动到GPU上进行训练,加速训练过程。 参考代码 02_cifar10_gpu.py 2.2.1 训练步骤(纯GPU) 确保GPU可用: 使用torch.cuda.is_available() 获取GPU device; device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() el...
DDP训练时,数据的一致性必须被保证:各个进程拿到的数据,要像是accumulation为N、其他配置完全相同的单卡训练中同个accumulation循环中不同iteration拿到的数据。想象一下,如果各个进程拿到的数据是一样的,或者分布上有任何相似的地方,那么,这就会造成训练数据质量的下降,...
4.模型训练 模型训练时注意train_loader.sampler.set_epoch(epoch)不可少,其他就可以先默认设置,至于说的损失要计算平均,我这里就不展开写了。 forepochinrange(0,100): net.train() train_loader.sampler.set_epoch(epoch)#获取数据fori,(inputs,labels)inenumerate(train_loader): ...
1. 数据 1.1. sampler DDP对齐单卡 建议关闭shuffle，并启用drop_last，以确保在训练过程中获取更...
在进行DDP训练时,需要使用device参数来指定每个设备的编号。设备参数是指定每个设备在并行计算中所使用的编号,以及设备之间的通信和同步方式。在PyTorch中,可以使用torch.device来指定设备参数,并且可以使用torch.distributed包中的函数来进行设备之间的通信和同步操作。 三、设备参数的使用方法 在PyTorch中,可以通过以下方式...
但是性能没有DDP好,也只是相对来说,用两张卡会比只用一张卡快上许多而已,batch_size提高而已。 DDP方式: 非常复杂,需要在dataloader,model,shuffle,optimizer等方面加上相关命令,而且运行的时候必须使用特定的语句进行训练,不然的话就会报错。 但是功能非常强大,不仅可以在同台不同卡上进行运行,而且还可以在不同机器...
下面是实现PyTorch DDP训练的整体流程: 准备数据集创建模型定义损失函数和优化器初始化DDP包装器开始训练前向传播反向传播梯度累积更新模型参数验证模型效果保存模型 具体步骤 1. 准备数据集 在训练模型之前,我们需要准备好训练数据集。可以使用PyTorch的torchvision模块中的datasets和DataLoader类来加载数据集。以下是加载MNIST...
花花：「新生手册」：PyTorch分布式训练 distribuuuu 多机多卡DDP 最主要的就是初始化进程组，slurm是通过...