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。
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 。
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
PyTorch Distributed Data Parallel 简介 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。
包装 model,pytorch 会自行将模型复制到各个 GPU 上 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True, output_device=local_rank) ### optim = Adam(model.parameters(), lr=1e-5) # dataset = Dataset() # trainer_dataloader, test_dataloa...
# 转为DDP模型model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) # optimizer使用SGD+余弦淬火策略pg = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_d...
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 DistributedDataParallel...
importtorch.distributedasdist fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallel 接下来,我们将检查GPU importsubprocess result=subprocess.run(['nvidia-smi'], stdout=subprocess.PIPE) print(result.stdout.decode()) 因为我们需要在多个服务器上运行,所以手动一个一个执行并不现实,所以需要有一个调度程序。这里我们...