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:
torch.distributed.all_gather是 PyTorch 中用于在分布式环境中收集各个进程的张量的操作。它将每个进程中的张量收集到一个列表中,使得所有进程都能够访问到其他进程的数据。以下是对all_gather操作的详细解释和示例。 1.all_gather的概念 功能:all_gather从所有参与的进程中收集张量,并将结果放入指定的列表中。每个进程...
[tensor([0,0]), tensor([0,0])]# Rank 0 and 1>>>tensor = torch.arange(2, dtype=torch.int64) +1+2* rank>>>tensor tensor([1,2])# Rank 0tensor([3,4])# Rank 1>>>dist.all_gather(tensor_list, tensor)>>>tensor_list [tensor([1,2]), tensor([3,4])]# Rank 0[tensor([1...
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...
该算法的基本思想是取消Reducer,让数据在gpu形成的环内流动,整个ring-allreduce的过程分为两大步,第一步是scatter-reduce,第二步是allgather。 先说第一步:首先我们有n块gpu,那么我们把每个gpu上的数据(均等的)划分成n块,并给每个gpu指定它的左右邻居(图中0号gpu的左邻居是4号,右邻居是1号,1号gpu的左邻居...
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。
pytorch的gather的用法 书上内容太多太杂,看完容易忘记,特此记录方便日后查看,所有基础语法以代码形式呈现,代码和注释均来源与书本和案例的整理。 # -*- coding: utf-8 -*- # All codes and comments from <<深度学习框架Pytorch入门与实践>> # Code url : https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book...
一句话总结,当前PyTorch SyncBN只在DDP单进程单卡模式中支持。SyncBN用到 all_gather这个分布式计算接口,而使用这个接口需要先初始化DDP环境。 复习一下DDP的伪代码中的准备阶段中的DDP初始化阶段 d. 创建管理器reducer,给每个parameter注册梯度平均的hook。
🐛 Describe the bug When using NCCL backend, my code stalls on all_gather when using nodes > 1 (aka multi-nodes) regardless of number of GPUs. However, it does not stall when using 1 node but any number of GPUs. This issue is actually ste...
total_targets = torch.cat(total_targets).cpu()# 使用all_gather将所有进程的数据集中到一个列表中gathered_preds = [torch.zeros_like(total_preds)for_inrange(dist.get_world_size())] gathered_targets = [torch.zeros_like(total_targets)for_inrange(dist.get_world_size())] ...