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...
为了解决这个问题,PyTorch提供了Distributed Data Parallel(DDP)这种技术,它允许多个GPU并行处理数据,从而显著加速模型训练。 一、Distributed Data Parallel简介 Distributed Data Parallel(DDP)是PyTorch中的一种并行训练技术,它允许多个GPU协同工作,共同处理数据,以加速模型的训练。在DDP中,每个GPU都维护一个完整的模型副本...
Distributed Data Parallel 可以通过 Python 的torch.distributed.launch启动器,在命令行分布式地执行 Python 文件。执行过程中,启动器会将当前进程(其实就是 GPU)的 index 通过参数传递给 Python,而我们可以利用如下方式获取这个 index: importargparse parser = argparse.ArgumentParser() ...
from torch.utils.data import DataLoadertrain_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=self.BATCH_SIZE, num_workers=4, sampler=dist_train_samples, pin_memory=True,)模型初始化 对于多卡训练在初始化模型后，还要将其分配给每个GPU。from torch.nn.parallel import DistributedDataParalle...
importosimporttimeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.data.distributedimportDistributedSamplerfromtorchvisionimportdatasets, transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定...
model=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[args.local_rank]) 最后把数据和模型加载到当前进程使用的GPU中,进行向前向后传播: torch.cuda.set_device(args.local_rank)model.cuda()forepochinrange(100):forbatch_idx, (data,target)inenumerate(train_loader):images=images.cuda(non_blo...
在分布式训练中,设置MASTER_ADDR和MASTER_PORT是非常重要的步骤,尤其是在使用 PyTorch 的分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)时。以下是对这两个环境变量的详细解释以及它们的作用。 MASTER_ADDR 和 MASTER_PORT 的作用 MASTER_ADDR: 这个变量指定了主节点的地址。主节点是负责协调和同步所有其他进程的节点。
import osfrom datetime import datetimefrom time import timeimport argparseimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torchimport torch.nn as nnimport torch.distributed as distfrom torch.nn.parallel import DistributedDataParallel 接下来，我们将检查GPU import subprocessresult = subprocess....
为了减少intrusive,论文实现中distributed data parallel model与user model使用了相同的forward函数,从user model到 DDP model可无缝进行转换。为了实现高性能训练,论文引入了3个优化bucketing gradients, overlapping communication with computation, 和 skipping synchronization。
为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。 分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术。 分布式训练作业使您能够克服单GPU内存瓶颈，通过同时利用多个GPU来开发更大，功能更强大的模型。这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel API在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。 我们会...