importosfromdatetimeimportdatetimeimportargparseimporttorch.multiprocessingasmpimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.distributedasdistfromapex.parallelimportDistributedDataParallelasDDPfromapeximportamp 之后,我们训练了一个MNIST分类的简单卷积网络 classConvNet(nn.Modu...
为了解决这个问题,PyTorch提供了Distributed Data Parallel(DDP)这种技术,它允许多个GPU并行处理数据,从而显著加速模型训练。 一、Distributed Data Parallel简介 Distributed Data Parallel(DDP)是PyTorch中的一种并行训练技术,它允许多个GPU协同工作,共同处理数据,以加速模型的训练。在DDP中,每个GPU都维护一个完整的模型副本...
criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(gpu)optimizer= torch.optim.SGD(model.parameters(), 4*1e-4) # Data loading code train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSa...
实现原理 与DataParallel不同的是,Distributed Data Parallel会开设多个进程而非线程,进程数 =GPU数,每个进程都可以独立进行训练,也就是说代码的所有部分都会被每个进程同步调用,如果你某个地方print张量,你会发现device的差异 sampler会将数据按照进程数切分, 「确保不同进程的数据不同」 每个进程独立进行前向训练 每个...
为了减少intrusive,论文实现中distributed data parallel model与user model使用了相同的forward函数,从user model到 DDP model可无缝进行转换。为了实现高性能训练,论文引入了3个优化bucketing gradients, overlapping communication with computation, 和 skipping synchronization。
Distributed Data Parallel 可以通过 Python 的torch.distributed.launch启动器,在命令行分布式地执行 Python 文件。执行过程中,启动器会将当前进程(其实就是 GPU)的 index 通过参数传递给 Python,而我们可以利用如下方式获取这个 index: importargparse parser = argparse.ArgumentParser() ...
from torch.utils.data import DataLoadertrain_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=self.BATCH_SIZE, num_workers=4, sampler=dist_train_samples, pin_memory=True,)模型初始化 对于多卡训练在初始化模型后，还要将其分配给每个GPU。from torch.nn.parallel import DistributedDataParalle...
Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io 磐创AI 2021/01/12 1.2K0 PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案 分布式pytorchgpu模型数据 在本文[1]中,我们将首先了解数据并行(DP)和分布式数据并行(DDP)算法之间的差异,然后我们将解释什么是梯度累积(GA),最后展示 DDP 和 GA 在 PyTor...
fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallel 接下来,我们将检查GPU importsubprocess result=subprocess.run(['nvidia-smi'], stdout=subprocess.PIPE) print(result.stdout.decode()) 因为我们需要在多个服务器上运行,所以手动一个一个执行并不现实,所以需要有一个调度程序。这里我们使用SLURM文件来运行代码(slurm...
Distributed Data Parallel (DDP) is a feature in PyTorch designed to facilitate efficient training of deep learning models across multiple GPUs and machines. It implements data parallelism at the module level, allowing for the distribution of model training tasks over multiple processes, which can sign...