transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定义classLeNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=100):super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3,6,5) self.pool = nn.MaxPool
Step 1: 导入必要的库 importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.multiprocessingasmpfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDPfromtorch.utils.data.distributedimportDistributedSamplerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets, transforms Step 2: 定义模型 c...
本文是Data Parallel的第一篇,主要介绍DP, DDP, Gradient Reduction等。 ps:文章中存在有部分配图或文字来源于其他博客,本人尽量在配图中引用相关源,但属实难以详尽,但尽量将所参考资料罗列在最后。 Distributed Training:Data-Parallell之DP, DDP, Gradient Reductionmp.weixin.qq.com/s/3ImNgOL8_ZdQgJD5IZUI...
一、简要回顾 DDP 在上一篇 文章中,简单介绍了 Pytorch 分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下:1,DDP 采用 Ring-All-Reduce 架构,其核心思想为:所有的 GPU 设备安排在一个逻辑环中,每个 GPU 应…
详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客 DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N NN 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。如下图: nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1] DDP支持模型...
当DistributedSample与DDP一起使用时，他会为每个进程/GPU提供一个子集。from torch.utils.data import DistributedSamplerdist_train_samples = DistributedSampler(dataset=train_dataset, num_replicas =4, rank=rank, seed=17)DistributedSampler与DataLoader进行整合 from torch.utils.data import DataLoadertrain_loader ...
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel(DP)和DistributedDataParallel(DDP) ,DataParallel是最简单的的单机多卡实现,但是它使用多线程模型,并不能够在多机多卡的环境下使用,所以本文将介绍DistributedDataParallel,DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP,并且存在 GIL 争用问题,并且可以扩充到多机多卡的环境,所以...
DDP 的工作原理 DistributedDataParallel允许将模型复制到多个设备上,并在每个设备上并行计算梯度。这个过程需要多个进程运行,每个进程负责一个设备。为了数据并行,PyTorch 为每个进程分配相应的训练数据子集。 常见的卡死原因 同步问题:所有的进程在进行下一步训练之前需要等待其他进程完成其计算。如果有一个进程出现异常或...
下面是一个使用DDP进行分布式训练的示例代码: importtorch importtorch.distributedasdist fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP fromtorch.utils.data.distributedimportDistributedSampler # 获取当前进程的rank和world_size rank=int(os.environ['RANK']) world_size=int(os.environ['WORLD_SIZE']) #...
ddp_model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank]):将模型包装在DistributedDataParallel模块中，也就是说这样我们就可以进行分布式训练了 加载CIFAR-10数据集并应用数据增强转换。train_sampler=torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset,num_replicas=size,rank=rank):创建一个...