✅ 使用 all_gather_object 收集全局输出 gathered = [None for _ in range(world_size)] dist.all_gather_object(gathered, local_result) 效果: 每个进程发出local_result 所有进程都能获得gathered = [r0_result, r1_result, r2_result, r3_
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...
defdistributed_concat(tensor, num_total_examples): output_tensors=[tensor.clone()for_inrange(torch.distributed.get_world_size())] torch.distributed.all_gather(output_tensors, tensor) concat=torch.cat(output_tensors, dim=0)# truncate the dummy elements added by SequentialDistributedSamplerreturncon...
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...
pytorch gather # PyTorch Gather的实现步骤## 1. 引言在PyTorch中,gather函数用于在一个tensor中根据指定的索引返回对应的元素。对于刚入行的小白来说,掌握并理解这个函数的用法是很重要的。下面我将介绍gather函数的实现步骤,并提供相应的代码来帮助你理解。## 2. gather函数的使用流程下面是实现gather函数的一般步...
🐛 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...
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:///zhouzhoujack/pytorch-book...
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...
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())] ...