# 根据 local_rank,配置当前进程使用的 GPU net = Net() device = torch.device('cuda', args.local_rank) net = net.to(device) net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank) 执行脚本如下: python -m torch.distributed.launch ...
type=ine,default=0)args=parser.parse_args()dist.init_process_group("nccl")rank=dist.get_rank()local_rank_arg=args.local_rank# 命令行形式ARGS形式local_rank_env=int(os.environ['LOCAL_RANK'])# 在利用env初始ENV环境变量形式local_world_size=int(os.environ['LOCAL_WORLD_...
网络局域秩;任务军衔 网络释义
有了进程组和local_rank参数,就可以在程序中直接使用local_rank参数了。在分布式训练中,通常会使用torch.distributed包提供的一些工具,比如用于分发数据的Broadcast函数、用于收集数据的Gather函数等等。在使用这些函数时,我们需要传入local_rank参数。比如,示例代码如下: #通过if判断,来判定当前进程是否是master进程 if dis...
获取pytorch中自带的transformer的KQV矩阵 pytorch local rank,经过了几天的学习和总结,得到了一小点知识。破除理解上的障碍,希望和大家共同分享。当前的pytorch分布式训练,主要使用两种方法:DataParallel和DistributedDataParallel。本篇文章对这两种方法的使用流程和
keyerror: 'local_rank' 文心快码BaiduComate 当遇到 KeyError: 'local_rank' 这个错误时,通常意味着你试图从一个字典或类似的映射类型中访问一个不存在的键 'local_rank'。以下是一些解决这个问题的步骤和建议: 1. 确认 'local_rank' 键应存在的上下文 首先,确认 'local_rank' 这个键应该在哪个上下文中被定义...
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使用pytorch进行分布式训练,需要指定 local_rank,主机 local_rank = 0 1 """ 2 pytorch 分布式训练初始化 3 1) backend (str): 指定通信所用后端,可以是'ncll'、'gloo
pytorch分布式训练local_rank问题 使⽤pytorch进⾏分布式训练，需要指定 local_rank，主机 local_rank = 0 1"""2 pytorch 分布式训练初始化 3 1) backend (str): 指定通信所⽤后端，可以是'ncll'、'gloo' 或者是⼀个torch.ditributed.Backend类 4 2) init_method (str): 这个URL指定了如何...
PyTorch如何多rank同步方案解析 pytorch local rank,PyTorch的一个简单的网络1classConvBlock(nn.Module):2def__init__(self):3super(ConvBlock,self).__init__()4block=[nn.Conv2d(...)]5block+=[nn.ReLU()]