必应词典为您提供local-rank的释义,网络释义: 局域秩;任务军衔;
首先,确认 'local_rank' 这个键应该在哪个上下文中被定义。它可能存在于一个配置文件(如 JSON, YAML),一个环境变量,或者是一个在程序执行过程中动态创建的字典中。 2. 检查代码中引用 'local_rank' 键的位置 找到在代码中引用 'local_rank' 的具体位置。这通常涉及到搜索你的代码库,查找所有使用 dict['local...
在使用local_rank参数之前,需要先定义进程组。进程组是指同一批次训练任务的多个进程,每个进程运行一份相同的模型,对同一份数据进行训练,以达到加快训练速度的效果。 常用的进程组包括nn.parallel.DistributedDataParallel、torch.distributed.launch等。 步骤二:指定local_rank参数 在创建进程组时,需要指定local_rank参数。
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 --nproc_per_node=2 --nnodes=3 --node_rank=0 --mast...
单机多卡时,rank就等于local_rank nnodes 物理节点数量 node_rank 物理节点的序号 nproc_per_node 每个物理节点上面进程的数量。 group 进程组。默认只有一个组 world size 全局的并行数 全局(一个分布式任务)中,rank的数量。 每个node包含16个GPU,且nproc_per_node=8,nnodes=3,机器的node_rank=5,请问world_...
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...
模型训练错误 提示voice 没有 local_rank 属性
loss_f = loss_function().cuda(args.local_rank)(可选) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 6)保证进程按次序执行(可选) dist.barrier() 1. 7)将模型移至到DistributedDataParallel中,进行分布式配置 model = torch.nn.parallel.DistriburedDataParallel(model, device_ids = [args.local_rank], output_device = ...
先说一个有意思的：微信地区有个很特别的现象，很多地区都是“安道尔”，可以做一个有趣的计算，根据...
rank=1; local_rank_arg=1; local_rank_env=1, local_world_size=4 一般的分布式训练都是为每个进程赋予一块GPU,这样比较简单而且容易调试。 这种情况下,可以通过local_rank作为当前进程GPU的id。 分布式训练的场景很多,单机多卡,多机多卡,模型并行,数据并行等等。接下来就以常见的单机多卡的情况进行记录。