gp = dist.new_groups(g_ranks) if rank in g_ranks: cur_gp = gp # 后续使用cur_gp即可 注意: 如果进行兼容性考虑的话,比如group_size=1或者group_size=world_size,此时不需要创建group,但是为了代码的一致性,所有的分布式操作都需要传入group参数,需要注意的是新版本的torch,分布式op的group参数缺省值为No...
# 将损失从所有进程中收集起来并求平均# 创建一个和loss相同的tensor,用于聚合操作reduced_loss = torch.tensor([loss.item()]).cuda(rank)# all_reduce操作默认是求和dist.all_reduce(reduced_loss)# 求平均reduced_loss = reduced_loss / dist.get_world_size()# 只在rank为0的进程中打印信息ifrank ==0...
rank = dist.get_rank() size = dist.get_world_size() send_buff = send.clone() recv_buff = send.clone() accum = send.clone() left = ((rank -1) + size) % size right = (rank +1) % sizeforiinrange(size -1):ifi %2==0:# Send send_buffsend_req = dist.isend(send_buff,...
size = float(dist.get_world_size()) for param in model.parameters(): dist.all_reduce(param.grad.data, op=dist.reduce_op.SUM) param.grad.data /= size 3 PyTorch 并行/分布式训练 在掌握 torch.distributed 的基础的前提下,我们可以根据自身机器和任务的具体情况使用不同的分布式或并行训练方式: 如果...
rank=dist.get_rank(), shuffle=True, drop_last=True) loader = DataLoader(Datasets, batch_size=8, num_workers=4, pin_memory=True, sampler=sampler, shuffle=False, collate_fn=None) 1. 2. 3. 4. 5. 在构造sampler时,num_replicas表示数据要分成几个部分,这与world_size的值一致,表示每个进程上...
()ifworld_size==1:returndist.barrier()##WORLD_SIZE由torch.distributed.launch.py产生 具体数值为 nproc_per_node*node(主机数,这里为1)num_gpus=int(os.environ["WORLD_SIZE"])if"WORLD_SIZE"inos.environelse1is_distributed=num_gpus>1ifis_distributed:torch.cuda.set_device(args.local_rank)# 这里...
world_size = dist.get_world_size() if world_size == 1: return dist.barrier() ## WORLD_SIZE 由torch.distributed.launch.py产生 具体数值为 nproc_per_node*node(主机数,这里为1) num_gpus = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) if "WORLD_SIZE" in os.environ else 1 ...
()ifworld_size==1:returndist.barrier()##WORLD_SIZE由torch.distributed.launch.py产生 具体数值为 nproc_per_node*node(主机数,这里为1)num_gpus=int(os.environ["WORLD_SIZE"])if"WORLD_SIZE"inos.environelse1is_distributed=num_gpus>1ifis_distributed:torch.cuda.set_device(args.local_rank)# 这里...
world_size=4) print('Hello from process {} (out of {})!'.format( dist.get_rank(), dist.get_world_size())) 世界大小是参与工作的过程的数量。每个将被分配一个等级,它是0和world_size-1之间的数字,在此作业中是唯一的。它将用作进程标识符,并且将被使用而不是地址,例如,指定张量应被发送到哪...
此代码示例中的dist.barrier将阻塞调用，直到完成主进程（rank == 0）downloadingdataset和downloadingmodel_weights为止。 这样可以将所有网络I / O隔离到一个进程中，并防止其他进程继续前进。（2）数据加载器需要使用DistributedSampler。代码示例：def get_dataloader(rank, world_size):dataset = PascalVOCSegmentation...