sampler = DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank, shuffle=False, drop_last=False) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=pin_memory, num_workers=num_workers, drop_last=False, sampler=sampler) return dataloader DataLoader会根据DistributedSampler采集...
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。 # ...
BatchSampler原理: DistributedSmpler将数据分配到两个GPU上,以第一个GPU为例,分到的数据是6,9,10,1,8,7,假设batch_size=2,就按顺序把数据两两一组,在训练时,每次获取一个batch的数据,就从组织好的一个个batch中取到。注意:只对训练集处理,验证集不使用Ba...
pytorch中的【分布式采样器distributedsampler】 在一个epoch中,sampler相当于把整个数据集 划分成了nproc_per_node份, 每个GPU每次得到batch_size的数量, 也就是nproc_per_node 个GPU分一整份数据集, 总数据量大小就为1个dataset
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...
[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 ...
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（）...
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...