distributed.init_process_group init_method的方法 1.打开终端,输入如下命令进行设置: ```sh export MASTER_ADDRESS=xxx.xxx.xxx.xxx export MASTER_PORT=xxxx python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=32 --nnodes=2 --node_
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs) 1. 参数说明: backend(str): 后端选择,包括 tcp mpi gloo。 init_method(str, optional): 用来初始化包的URL, 用来做并发控制的共享方式。 world_size(int, optional): 参与工作的进程数。 rank(int, optional): 当前进程...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method='env://',**kwargs) 参数说明: backend(str): 后端选择,包括 tcp mpi gloo。 init_method(str, optional): 用来初始化包的URL, 用来做并发控制的共享方式。 world_size(int, optional): 参与工作的进程数。 rank(int, optional): 当前进程的rank。
如果两者都没有指定,init_method则假定为“env://”。 因此大家可以看到,store 和 init_method 是互斥的。 参数具体如下: 后端– 要使用的后端。有效值包括mpi,gloo,和nccl。该字段应作为小写字符串(例如"gloo")给出,也可以通过Backend属性(例如Backend.GLOO)访问 。如果在nccl后端每台机器上使用多个进程,则每...
init_method 让进程组知道去哪里找到它需要的设置。在这里,它就在寻找名为 MASTER_ADDR 以及 MASTER_PORT 的环境变量,这些环境变量在 main 函数中设置过。当然,本来可以把world_size 设置成一个全局变量,不过本脚本选择把它作为一个关键字参量(和当前进程的全局阶序global rank一样)...
def dist_init(host_addr, rank, local_rank, world_size, port=23456): host_addr_full = 'tcp://' + host_addr + ':' + str(port) torch.distributed.init_process_group("nccl", init_method=host_addr_full, rank=rank, world_size=world_size) ...
import torchimport torch.distributed as distdef train(self, rank, args): current_gpu_index = rank torch.cuda.set_device(current_gpu_index) dist.init_process_group( backend='nccl', world_size=args.world_size, rank=current_gpu_index, init_method='env://' )多进程的Dat...
args.init_method:url地址,用来指明的初始化方法。在tcp初始化方法中,其格式应为:tcp:[ IP ]:[ Port ] 。IP为rank=0进程所在的机器IP地址,Port为任意一个空闲的端口号。当采用的是单机多卡模式时,IP可以默认为//localhost args.rank:当前进程在所有进程中的序号 ...
process_group(backend="nccl", init_method='env://') 步骤我们获得了device用于后续使用 步骤:将创建好的模型放在GPU上,并且使用DistributedDataParallel modelto(device) num_gpus = torch.cudadevice_count() if num_gpus > 1: print('use {} gpus!'.formatnum_gpus)) model = nn.parallel...
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://{}:{}'.format(MASTER_ADDR, port), world_size=size, rank=rank) :使用NCCL后端初始化分布式进程组。torch.cuda.set_device(local_rank):为这个进程选择指定的GPU。model = torchvision.models. ResNet50 (pretrained=False).to(gpu):从...