train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=(train_sampler is None), num_workers=workers, pin_memory=False, sampler=train_sampler) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(valset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=workers, pin_memory=F...
DistributedSampler 位于torch.utils.data,该类通常用于分布式单机多卡(或多机多卡)的神经网络训练。在使用方法上,通过初始化DistributedSampler, 然后将该对象作为参数传入 torch.utils.data.DataLoader() 的sampler 参数即可,如下所示: from torch.utils.data import DistributedSampler,DataLoader from torchvision import ...
对于torch.utils.data.distributed.DistributedSampler方法的作用是将数据集进行打乱,然后根据GPU的个数自行补充数据,并对补充后的数据分配到不同的GPU设备上。如图: 对于torch.utils.data.BatchSampler方法的作用是将torch.utils.data.distributed.DistributedSampler分配给GPU的数据按照batch_size分配成一个个的batch。 # ...
DP 是直接将一个 batch 的数据划分到不同的卡,但是多机多卡之间进行频繁的数据传输会严重影响效率,这时就要用到分布式数据采样器 DistributedSampler,它会为每个子进程划分出一部分数据集,从而使 DataLoader 只会加载特定的一个子数据集,以避免不同进程之间有数据重复。 先将train_dataset 送到了 DistributedSampler ...
3.4.2.2 DistributedSequentialSampler 0xFF 参考 0x00 摘要 为了更好的介绍参数服务器Paracel的数据加载,我们临时插入两篇PyTorch的数据加载(因为字数太长,所以拆成两篇),主要是从分布式的角度进行切入。本文只算是开胃甜点,后续会有专门系列分析PyTorch分布式。 参数服务器系列其他文章如下: [源码解析] 机器学习参数服...
train_batch_sampler=torch.utils.data.BatchSampler(train_sampler,batch_size,drop_last=True)DistributedSampler原理如图所示:假设当前数据集有0~10共11个样本,使用2块GPU计算。首先打乱数据顺序,然后用 11/2 =6(向上取整),然后6乘以GPU个数2 = 12,因为只有11...
[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 0x00 摘要 3.1 初始化 3.2 迭代方法 3.3 shuffle数据集 3.3.1 使用 3.3.2 python 3.3.3 C++ 3.3.4 小结 3.4 Sampler in C++ 3.4.1 定义 3.4.2 实现 3.4.2.1 DistributedRandomSampler ...
DistributedSampler与DataLoader进行整合 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...
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset, num_replicas=hvd.size(), rank=hvd.rank()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler) # 优化器包装
DistributedSampler使用rank和worldsize找出如何将整个过程中的数据集拆分为不重叠的批次。 工作进程的每个训练步骤都从其本地数据集副本中检索batchsize观测值。 在四个GPU的示例情况下，这意味着有效批大小为8 * 4 = 32。（3）在正确的设备中加载张量。为此，请使用该进程正在管理的设备的rank来参数化.cuda（）...