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...
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。
train_loader =torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size_per_gpu,shuffle=False,num_workers=0,pin_memory=True,sampler=train_sampler):创建一个DataLoader对象,数据将批量加载到模型中,这与我们平常训练的步骤是一致的只不过是增加了一个分布式的数据采样DistributedSampler 为指定的ep...
总结 在Slurm中使用Pytorch Distributed Data Parallel在多节点多GPU的运行环境搭建过程可以总结为在N个有M个GPU的节点上分别创建M个进程,MxN个进程组成一个进程组供DDP使用,且每个进程都会单独使用一个GPU进行模型训练 。
Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io 磐创AI 2021/01/12 1.2K0 PyTorch 2.2 中文官方教程(十七) 教程进程模型分布式pytorch 在本教程中,我们想要强调一个新的torch.nn.functional函数,可以帮助实现 Transformer 架构。该函数被命名为torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention。有关该...
Distributed Data Parallel(DDP) 是 PyTorch 提供的一种数据并行训练方法。它通过在多个进程之间同步模型参数和梯度,实现高效的分布式训练。DDP 的主要特点包括: 自动梯度同步:DDP 会自动在多个进程之间同步梯度,用户无需手动处理。 高效通信:DDP 使用高效的通信库(如 NCCL)来减少通信开销。
Distributed data parallel training in Pytorch (yangkky.github.io) torchrun (Elastic Launch) — PyTorch 2.0 documentation PyTorch分布式训练简明教程(2022更新版) - 知乎 (zhihu.com) DataParallel 和 DistributedDataParallel 的区别和使用方法_Golden-sun的博客-CSDN博客 好文要顶 关注我 收藏该文 tsyhahaha ...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # Parameters and DataLoaders input_size = 5 output_size = 2 batch_size = 30
import torch import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler def main(): # 初始化分布式进程组 dist.init_process_group(backend='nccl') # 设置当前进程使用的GPU local_rank = torch.cuda.current_de...