print(f"data: {images.device}, model: {next(model.parameters()).device}")注意这里我们的 model.parameters() 实际上是 Python 中的一个生成器,因此,需要用 next() 方法来取得其中一个,查看其所在设备。 部分输出: Epoch 0 Finished ! data: cuda:0, model: cuda:0 data: cuda:1, model: cuda:1...
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 ...
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) optimizer = optim.AdamW(ddp_model.parameters(), lr=1e-3) # Train for one epoch model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) loss = F....
model = model.to(device) model = DDP(model, device_ids=[rank]) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr)returnmodel, optimizer 注:在DDP中不同进程之间只会同步梯度,因此为了保证训练时的参数同步,需要在训练开始前确保不同进程上模型和优化器的初始状态相同。对于优化器而言,当使用PyTorch...
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...
原因很简单,因为一开始的device中已经指定了那一块卡了(卡的id为0)) 2)第二中方法就是直接用tensor.cuda()的方法 即先model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2]) (假设有三块卡, 卡的ID 为0, 1, 2) 然后tensor1 = tensor1.cuda(0), tensor2=tensor2.cuda(0)等等。(我这里...
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...
model.load_state_dict(torch.load(ckpt_path))# DDP: 构造DDP modelmodel = 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....
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...
if opt.distribute and opt.local_rank != -1: model.to(device) model = DDP(model, device_ids=[opt.local_rank]) 6.模型保存部分 if dist.get_rank()== -1 or 0: save_path = './oil_net.pt' torch.save(model.state_dict(), save_path)...