to(rank) # 放入DDP ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) # 进行前向后向计算 for i in range(1000): outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank)) labels = torch.randn(20, 10).to(rank...
只有在device_ids[0]上对模型的参数或者buffer进行的更新才会生效![^7] DistributedDataParallel DDP,顾名思义,即分布式的数据并行,每个进程独立进行训练,每个进程会加载完整的数据,但是读取不重叠的数据。DDP执行流程[^6]: 准备阶段 环境初始化 在各张卡上初始化进程并建立进程间通信,对应代码:init_process_group...
device = torch.device(f"cuda:{rank}")# 包装模型以使用分布式数据并行。DDP将在多个进程间同步模型的参数,# 并且只有指定的`device_ids`中的GPU才会被使用。model = model.to(device) model = DDP(model, device_ids=[rank]) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr)returnmodel, optimiz...
其中,nn.Dataparallel 的使用最简单,只需要使用 Dataparallel 包装模型,再设置一些参数就可以实现。参数中需要指定参与训练的 GPU,device_ids=gpus;汇总梯度的 GPU,output_device=gpus[0]。 model = nn.DataParallel(model.cuda(), device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) nn.Dataparallel 方法实际上是使用单进程...
self.model = DDP(self.model, device_ids=[gpu_id]) Trainer 类的其他部分都是一样的,amazing! 这种情况下需要调整数据加载器(dataloader),以便在多GPU训练中正确地将批次数据分发到每个GPU上进行处理。 def prepare_dataloader(dataset: Dataset, batch_size: int): ...
self.model = DDP(model, device_ids=[gpu_id]) # model 要用 DDP 包装一下 1. 包装后 model 变成了一个 DDP 对象,要访问其参数得这样写self.model.module.state_dict() 构造Dataloader 时使用DistributedSampler作为 sampler,这个采样器可以自动将数量为 batch_size 的数据分发到各个GPU上,并保证数据不重叠...
device("cuda", local_rank) # 配置数据加载器 # 使用torch.utils.data.DistributedSampler确保数据不重叠 2. 模型与DDP封装将模型封装到DDP中,确保模型在多个GPU上并行训练。 from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP model = MyModel().to(device) model = DDP(model, device_ids=[local...
model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) # DDP: 要在构造DDP model之后,才能用model初始化optimizer。 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 假设我们的loss是这个 loss_func = nn.CrossEntropyLoss().to(local_rank) ...
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # Build optimizer optimizer = optim.AdamW(ddp_model.parameters(), lr=1e-3) # Train for a single epoch model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) output = ...
CLASS torch.nn.DataParallel (module,device_ids=None,output_device=None,dim=0)torch.nn.DataParallel 要输入一个 module ，在前向传播过程中，这个 module 会在每个 device 上面复制一份。同时输入数据在 batch 这个维度被分块，这些数据会被按块分配在不同的 device 上面。最后形成的局面就是...