网络局域秩;任务军衔 网络释义
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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"""2pytorch 分布式训练初始化31) backend (str): 指定通信所用后端,可以是'ncll'、'gloo' 或者是一个torch.ditributed.Backend类42) init_method (str): 这个URL指定了如何初始化互相通信的进程53) world_size (int): 执行训练的所有...
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
local_rank:进程内部的GPU序号。 比如,有两台8卡机器,这时具有一个group,2个world,每个world_size为8,第一个主机rank=0,显卡编号依次为0,...,7,第二个主机rank=1,显卡编号依次为0,...,7。 在多机多卡的分布式训练过程中,为每个进程的模型、数据配置好这些参数至关重要。
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rank 1 is initialized tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:1') 可以看出,在初始化DDP的时候,能够给后端提供主进程的地址端口、本身的RANK,以及进程数量即可。初始化完成后,就可以执行很多分布式的函数了,比如dist.get_rank, dist.all_gather等等。
在这里,我们使用dist.get_rank()获取当前进程的本地编号,然后使用dist.broadcast函数将master进程生成的数据分发给其他进程。这样,就能够在不同的进程之间共享数据,完成模型的训练和优化了。 总结: 以上就是关于local_rank参数的介绍和使用步骤。在分布式训练中,合理使用local_rank参数,可以将训练任务分配到不同的进程...
通过torchdistributedgetrank函数获取。torchdistributedgetrank是PyTorch中用于获取当前进程在分布式环境中的排名的函数。当通过spawn启动ddp时，每个进程都会被分配一个唯一的排名，这个排名用于标识该进程在分布式计算集群中的位置。所以通过torchdistributedgetrank函数可以获取。