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 。
[2] - 模型部分使用DistributedDataParallel. 主要代码如: from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel RANK = int(os.environ['SLURM_PROCID']) # 进程序号,用于进程间通信 LOCAL_RANK = int...
torch.distributed.barrier()# 确保所有进程都加载了模型ifrank ==0:# 删除临时文件os.remove(root) 模型同步似乎可以省略,在使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel封装模型时,它会在内部处理所需的同步操作。 4. 开始训练 训练时的代码,其实和单卡训练没有什么区别。最主要的就是在每个epoch开始的时候,要...
Pytorch分布式数据并行(Distributed Data Parallel) DDP的原理 DP模式是很早就出现的、单机多卡的、参数服务器架构的多卡训练模式,在PyTorch,即是: model = torch.nn.DataParallel(model) 在DP模式中,总共只有一个进程。master节点相当于参数服务器,其会向其他卡广播其参数;在梯度反向传播后,各卡将梯度集中到master节点...
Distributed Data Parallel 可以通过 Python 的torch.distributed.launch启动器,在命令行分布式地执行 Python 文件。执行过程中,启动器会将当前进程(其实就是 GPU)的 index 通过参数传递给 Python,而我们可以利用如下方式获取这个 index: importargparse parser = argparse.ArgumentParser() ...
# 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...
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...