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...
目前有不少博客都有对pytorch Distirbuted data parallel的介绍和使用,但大多是针对实际代码的使用,本篇文章更侧重Pytorch DDP论文中提到的分布式数据并行实现的低层机制以及目前存在的一些问题。 数据并行基本概念(Data Parallel) 如果工作节点没有共享的公共内存,只有容量受限的本地内存,而训练数据的规模很大,无法存储...
importosimporttimeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.data.distributedimportDistributedSamplerfromtorchvisionimportdatasets, transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定...
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
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...
DistributedSampler与DataLoader进行整合 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 as DDP from torchvision import models as models model = models.resnet34(pretrained=True)
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...
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel(DP)和DistributedDataParallel(DDP) ,DataParallel是最简单的的单机多卡实现,但是它使用多线程模型,并不能够在多机多卡的环境下使用,所以本文将介绍DistributedDataParallel,DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP,并且存在 GIL 争用问题,并且可以扩充到多机多卡的环境,所以...
# 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...