classSyncFunction(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(ctx,tensor):ctx.batch_size=tensor.shape[0]gathered_tensor=[torch.zeros_like(tensor)for_inrange(torch.distributed.get_world_size())]torch.distributed.all_gather(gathered_tensor,tensor)gathered_tensor=torch.cat(gathered_tensor,0)returnga...
Python PyTorch all_gather用法及代码示例本文简要介绍python语言中 torch.distributed.all_gather 的用法。 用法: torch.distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group=None, async_op=False) 参数: tensor_list(list[Tensor]) -输出列表。它应该包含 correctly-sized 张量,用于集体的输出。 tensor(Tensor) -...
当async_op设置为False(或未设置)时,all_gather确实是一个同步操作,所有进程会在此操作上阻塞,直到所有进程都完成数据的收集。 这种同步行为确保了所有进程在继续执行后续操作之前都能获得一致的数据状态,从而避免潜在的数据不一致问题。 torch.distributed.scatter是一个用于在分布式环境中将一个张量列表分散到所有进程...
distributed.all_reduce(tensor, op, group):与 reduce 相同,但是结果存储在所有进程中。 distributed.broadcast(tensor, src, group):将tensor从src复制到所有其他进程。 distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group):将所有进程中的 tensor 从所有进程复制到 tensor_list 例子4:分布式梯度下降 分布式梯度下降...
通过torch.distributed.all_gather函数,可以将所有进程的评估结果聚集到每个进程中。这样每个进程都可以获取到完整的评估数据,进而计算全局的指标。如果只需要全局的汇总数据(如总损失或平均准确率),可以使用torch.distributed.reduce或all_reduce操作直接计算汇总结果,这样更加高效。
最近，PyTorch 已正式将 Fairscale FSDP 整合进其 Distributed 模块中，并增加了更多的优化。Accelerate 🚀: 无需更改任何代码即可使用 PyTorch FSDP 我们以基于 GPT-2 的 Large (762M) 和 XL (1.5B) 模型的因果语言建模任务为例。以下是预训练 GPT-2 模型的代码。其与 此处 的官方因果语言建模示例相似，仅...
python-m torch.distributed.launch--nproc_per_node=4--nnodes=1--node_rank=0--master_port=1234train.py<OTHERTRAININGARGS> 在设置启动脚本时,我们必须在将运行主进程并用于与其他GPU通信的节点上提供一个空闲端口(在这种情况下为1234)。 以下是涵盖所有步骤的完整PyTorch要点。
# 1. all_gather,将各个进程中的同一份数据合并到一起。 # 和all_reduce不同的是,all_reduce是平均,而这里是合并。 # 2. 要注意的是,函数的最后会裁剪掉后面额外长度的部分,这是之前的SequentialDistributedSampler添加的。 # 3. 这个函数要求,输入tensor在各个进程中的大小是一模一样的。
评估的代码也和单卡比较类似,唯一的区别就是,如果使用了DistributedSampler,在计算指标时,需要gather每个进程上的preds和gts,然后计算全局指标。 defevaluate(model, test_loader, rank): model.eval() total_preds = [] total_targets = []withtorch.no_grad():fordata, targetsintest_loader: ...
# 1. all_gather,将各个进程中的同一份数据合并到一起。# 和all_reduce不同的是,all_reduce是平均,而这里是合并。# 2. 要注意的是,函数的最后会裁剪掉后面额外长度的部分,这是之前的SequentialDistributedSampler添加的。# 3. 这个函数要求,输入tensor在各个进程中的大小是一模一样的。defdistributed_concat(tens...