因为DDP指的是数据并行的分布式,一般适用于单张GPU能够加载一个完全的模型,这一点在PyTorch的-DDP官网文档有说明。明确这点后,再继续往下看: 1 基本使用 直接放一个简单的列子来看一下,单卡到多卡用户的代码如何修改。 这里采用一个简单的MNIST分类例子来分析,从单卡代码到分布式变动了哪些地方。 单卡版本: ...
DistributedDataParallel(DDP)是依靠多进程来实现数据并行的分布式训练方法(简单说,能够扩大batch_size,每个进程负责一部分数据)。在使用DDP分布式训练前,有几个概念或者变量,需要弄清楚,这样后面出了bug大概知道从哪里入手,包括: group: 进程组,一般就需要一个默认的 world size: 所有的进程数量 rank: 全局的进程id l...
下面以CIFAR100数据集为例,完整展示一下DDP的训练流程。 importosimporttimeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.data.distributedimportDistributedSamplerfromtorchvisionimportdatasets, transformsfromt...
训练一个高效的通用模型,需要大量的训练数据和算力。在很多非大模型相关的常规任务上,往往也需要使用多卡来进行并行训练。在多卡训练中,最为常用的就是分布式数据并行(DistributedDataParallel, DDP)。但是现有的有关DDP的教程和博客比较少,内容也比较分散繁琐。在大多数情况下,我们只需要学会如何使用即可,不需要特别深入...
2. 多GPU训练的三种架构组织方式 由于上一节的讨论,本节所有源码均由DDP封装实现。 2.1 数据拆分,模型不拆分(Data Parallelism) 数据并行(Data Parallelism)将输入数据拆分成多个子部分(mini-batches),并分配给不同的 GPU 进行计算。每个 GPU 上都有一份完整的模型副本。这种方...
顾名思义,torch.distributed 旨在配置分布式训练。你可以使用它配置多个节点进行训练,例如:多机器下的单个 GPU,或者单台机器下的多个 GPU,或者两者的任意组合。 为了将上述代码转换为分布式训练,必须首先定义一些设置配置,具体细节请参阅 DDP 使用教程 DDP 使用教程地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp...
51CTO博客已为您找到关于ddp多卡训练 pytorch的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及ddp多卡训练 pytorch问答内容。更多ddp多卡训练 pytorch相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
DDP训练中需要注意的点: 由于DDP在初始化会遍历模型获取所有需要进行同步操作的参数和buffer并记录,因此,一旦初始化了DDP就不要再对内部模型的参数或者buffer进行增删,否则会导致新增的参数或buffer无法被优化,但是训练不会报错。 如果你是做类似NAS这种需要进行子图推理的任务或者模型定义了未使用参数,则必须设置find_un...
DP:适用于单机多卡(=多进程)训练。算是旧版本的DDP DDP:适用于单机多卡训练、多机多卡。 二、常见的多gpu使用方法: 模型并行和数据并行。模型并行是指将模型分成几个部分,然后在不同gpu上训练,适用于模型很大的情况;数据并行是指将数据分成几个部分,然后在不同gpu上训练,适用于数据很大的情况。一般我们见到的都...