话不多说,先上代码链接:https://github.com/AIZOOTech/pytorch_mnist_ddp其实,PyTorch 有两个版本的数据并行接口,一个是DataParallel(简称 DP),另外一个就是本文要介绍的DistributedDataParallel(简称 DDP),分布式数据并行。两者的区别是: DataParallel是单进程多线程的,并且只可以在单机跑,但是 DDP 既可以单机跑也可...
import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP 2.2指定使用的卡 # 使用双卡进行训练 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 2.3 取出所需要的参数 # DDP Prepare parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--local_rank", def...
如果你会改代码的话，可以改成 torch.distributed.launch 的启动方式，就不需要slurm了 如果你也有slurm...
代码文件:pytorch_DP.py 单卡显存占用:3.08 G 单卡GPU使用率峰值:99% 训练时长(5 epoch):742 s 训练结果:准确率85%左右 4卡 DDP(Distributed Data Parallel) pytorch-multi-gpu-training /ddp_train.py DISTRIBUTED COMMUNICATION PACKAGE - TORCH.DISTRIBUTED ...
trainer = Trainer(env_type="DDP",## DDP为pytorch的分布式数据并行训练 epoches=5, model_save_dir=model_save_dir, val_every_step=500, device=device, batch_size=16, num_gpus=num_gpus, num_nodes=num_nodes, training_script=__file__, ) 具体例子代码可以参考: train_roberta_auto_title_multi...
slurm是跑多机器多卡的，需要专门配置机器。你跑单个机器多卡这里换成ddp，ddp训练大致3个步骤：设置环境...
以上pytorch模型训练模版也是我开源的一个pytorch模型训练工具 torchkeras库的核心代码。 https://github.com/lyhue1991/torchkeras 铛铛铛铛,torchkeras加入新功能啦。 最近,通过引入HuggingFace的accelerate库的功能,torchkeras进一步支持了 多GPU的DDP模式和TPU设备上的模型训练。
分布式训练 DDP(DistributedDataParallel ) 可用于多机多卡,单机多卡也建议用DDP。 代码比DP稍复杂些。 一些概念解释: Node: 机器节点及其资源,分布式训练中有时会用到多台机器,一台机器就是一个Node world size:可用的GPU的数量,等于node数与每个node拥有的gpu数的乘积。假设有两台机器,每台机器有四个gpu,那worl...
修改代码 将DDP 的torch.distributed.launch启动方法修改为 slurm 启动非常的简单,只需要修改single-machine-and-multi-GPU-DistributedDataParallel-launch.py中的setup_DDP()方法。 defsetup_DDP(backend="nccl",port=None,verbose=False):"""Initialize slurm distributed training environment."""proc_id=int(os.env...