是batchnorm出现的,看看代码中是否有x+=y或者Relu(inpalce=True)的操作,需要改成x=x+y以及Relu(inpalce=False) 或者torch.autograd.set_detect_anomaly(True)放在前向传播代码前(即训练模型的代码前),运行程序的时候遇到错误会自动打印详细的错误路径,方便查找哦 4.模型的时候,在每一层的名字中
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...
用了一周多的时间,终于能看懂并且会用distributed data parallel (DDP),来感受下不同条件下的 LeNet-Mnist 的运算速度。data parallel 简称 DP,distributed data parallel 简称 DDP。 Data parallel(DP) 和 Distributed Data parallel (DDP)的区别 DDP 支持模型并行,当模型太大时,可按照网络拆分模型到两个或者多个...
WORLD_SIZE = torch.cuda.device_count()if __name__=="__main__": mp.spawn( train, args=(NUM_EPOCHS, WORLD_SIZE), nprocs=WORLD_SIZE, join=True )在MPI的世界中，WORLDSIZE是编排的进程数量，(全局)rank是当前进程在该MPI中的位置。例如，如果这个脚本要在一个有4个gpu的强大机器上...
Distributed Data Parallel中的分布式训练 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...
模型同步似乎可以省略,在使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel封装模型时,它会在内部处理所需的同步操作。 4. 开始训练 训练时的代码,其实和单卡训练没有什么区别。最主要的就是在每个epoch开始的时候,要设置一下sampler的epoch,以保证每个epoch的采样数据的顺序都是不一样的。代码如下: ...
train_loader =torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size_per_gpu,shuffle=False,num_workers=0,pin_memory=True,sampler=train_sampler):创建一个DataLoader对象，数据将批量加载到模型中，这与我们平常训练的步骤是一致的只不过是增加了一个分布式的数据采样DistributedSampler 为指定的...
class torch.nn.parallel.DistributedDataParallel() 编程算法linuxprocessingnode.js torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0, broadcast_buffers=True, process_group=None, bucket_cap_mb=25, find_unused_parameters=False, check_reduction=False)[source] 狼...
train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size_per_gpu, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True, sampler=train_sampler) # training (timers and display handled by process 0) ifrank==0: start=datetime.now() ...
模型并行(分布式):将torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 代替torch.nn.DataParallel 为了能够使用 DistributedDataParallel 需要先进行进程间通讯环境的初始化,torch.distributed.init_process_group() 为了解决并行训练中加载到各个 worker/gpu 中的 sub-mini-batch 之间出现 example overlap 问题,还可以配合 torch.ut...