all_gather_object() 隐式使用 pickle 模块,已知这是不安全的。可以构造恶意的 pickle 数据,该数据将在 unpickling 期间执行任意代码。仅使用您信任的数据调用此函数。 例子: >>> # Note: Process group initialization omitted on each rank. >>> import torch.distributed as dist >>> # Assumes world_size...
1.2 all_gather_object 是all_gather的扩展,适用于所有python object(要求pytorch>1.8.0) defall_gather_object(object_list,obj,group=None):"""Gathers picklable objects from the whole group into a list. Similar to:func:`all_gather`, but Python objects can be passed in. Note that the objectmust...
原来是bs个x和bs个y相乘,all_gather后变成了bs*world_size个x和y相乘,但是all_gather操作后只有当前bs大小的x是有梯度的,设world_size是N的话,偏导的第一项有N个x的梯度,相当于偏导的第二项少了N倍,那么(2)实际上应该为:
AllgatherOptions object at 0x000001A9460233F0>) -> c10d::ProcessGroup::Work 2. allgather(self: torch._C._distributed_c10d.ProcessGroup, output_tensors: List[at::Tensor], input_tensor: at::Tensor) -> c10d::ProcessGroup::Work """ pass def allgather_coalesced(self, output_lists, *...
🚀 The feature, motivation and pitch could save the effor to create [None, None, ...] (length=world_size) similar collectives are broadcast_object_list, scatter_object_list motivated by PR #118755 Alternatives No response Additional conte...
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼(Richard Feynman)和诺贝尔奖获得者的名言的支持:“我无法创造,就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义,生成网络学习真实数据分布的模式,并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。
对于gather, 首先需要在master node新建一个空的list来存储tensor,如果有4个节点则list长度为4,分别存储rank 0, 1, 2, 3节点的这个变量的值。 接下来,dist.gather()第一个参数指明了需要获取的每个节点的具体变量名。 而slave node只需要将tensor传出即可,不需要新建list存储tensor。
distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group):将所有进程中的 tensor 从所有进程复制到 tensor_list 例子4:分布式梯度下降 分布式梯度下降脚本将允许所有进程在其数据 batch 上计算其模型的梯度,然后平均其梯度。为了在更改进程数时确保相似的收敛结果,我们首...
distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group):将所有进程中的 tensor 从所有进程复制到 tensor_list 例子4:分布式梯度下降 分布式梯度下降脚本将允许所有进程在其数据 batch 上计算其模型的梯度,然后平均其梯度。为了在更改进程数时确保相似的收敛结果,我们首先必须对数据集进行分区。
运行all_gather 来收集所有等级的所有碎片,以恢复此 FSDP 单元中的完整参数。 运行反向计算 运行reduce_scatter 来同步梯度 丢弃参数。 将FSDP 的分片视为将 DDP 梯度全局归约分解为归约散射和全局聚集的一种方式。具体来说,在反向传播过程中,FSDP 减少并散射梯度,确保每个秩具有梯度的一个片段。然后在优化器步骤...