model = ToyModel().to(rank) 这条语句将我们的模型移动到对应的 GPU中, rank 参数作为进程之间的阶序,可以理解为当前进程 index。由于每个进程都管理自己的 GPU,因此通过阶序可以索引到对应的 GPU; ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])这条语句包装了我们的模型; 其他与 pytorch 中训练模型的模板相...
init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) # 创建模型 model = nn.Linear(10, 10).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 ...
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) 注意,模型的参数和缓冲区都要放在device_ids[0]上。在执行forward函数时,模型会被复制到各个GPU上,对模型的属性进行更新并不会产生效果,因为前向完后各个卡上的模型就被销毁了。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] Di...
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...
Instantaneous batch size per device = 64 Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 64 Gradient Accumulation steps = 1 Total optimization steps = 938 与上面的 notebook_launcher 示例类似,也可以将这个过程封装成一个训练函数: def train_trainer_ddp(): model = BasicNet() ...
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...
然后将model = torch.nn.DataParallel(model,devices_ids=[0, 1, 2])(假设有三张卡) 此后需要将tensor 也迁移到GPU上去。注意所有的tensor必须要在同一张GPU上面 即:tensor1 = tensor1.to(device), tensor2 = tensor2.to(device)等等 (可能有人会问了,我并没有指定那一块GPU啊,怎么这样也没有出错啊?
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...
DDP(model, device_ids=[device_id]) loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) optimizer.zero_grad() outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10)) labels = torch.randn(20, 5).to(device_id) loss_fn(outputs, labels).backward() optimizer.step() clea...