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) -...
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...
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...
当每个进程计算出一个局部结果,并且你需要在每个进程中收集所有结果进行分析或进一步处理时,可以使用all_gather。 一个示例代码如下: importtorchimporttorch.distributedasdist# 每个进程有一个tensor_a,其值为当前进程的ranktensor_a = torch.tensor([rank], device=device)# 假设rank是当前进程的编号gather_list =...
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...
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 分布式梯度下降脚本将允许所有进程在其数据 batch 上计算其模型的梯度,然后平均其梯度。为了在更改进程数时确保相似的收敛结果,我们首...
本文由浅入深讲解 torch.distributed 这一并行计算包的概念,实现细节和应用方式,并带大家快速入门 PyTorch 分布式训练。 0 前言 由于大规模机器学习的广泛普及,超大型深度学习模型的提出,联邦学习等分布式学习方法的快速发展,分布式机器学习模型训练与部署技术已经日益成为研究者和开发者的必备技术。PyTorch 作为应用最为广...
Pytorch提供了两种数据并行分布式训练方式：DP(Data Parallel) 和DDP(Distributed DataParallel)，API分别是...
importtorch# 导入分布式通信模块importtorch.distributedasdist# 导入DDP 模块fromtorch.nn.parallelimport...
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: ...