transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定义classLeNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=100):super(LeNet, self)._
模型同步似乎可以省略,在使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel封装模型时,它会在内部处理所需的同步操作。 4. 开始训练 训练时的代码,其实和单卡训练没有什么区别。最主要的就是在每个 epoch 开始的时候,要设置一下 sampler 的 epoch,以保证每个 epoch 的采样数据的顺序都是不一样的。代码如下: def train...
• 这里还有一个 Pytorch 关于入门分布式数据并行的(Distributed data parallel)教程。这个教程展示了如何进行一些设置,但并没解释 这些设置是干啥用的,之后也展示了一些讲模型分到各个 GPU 上并执 行一个优化步骤(optimization step)。然而,这篇教程里的代码是 跑不同的(函数名字都对不上),也没告诉你...
Getting Started with Distributed Data Parallel:简单介绍了如何使用DistributedDataParallel,但是用例并不清晰完整; ImageNet training in PyTorch:比较完整的使用实例,但是仅有代码,缺少详细说明;(apex也提供了一个类似的训练用例Mixed Precision ImageNet Training in PyTorch) (advanced) PyTorch 1.0 Distributed Trainer ...
二、DistributedParallel使用方式 1. 单机多卡 2. 多机多卡 2.1.初始化 2.1.1.初始化`backend` 2.1.2.初始化init_method 2.1.2.1.使用TCP初始化 2.1.2.2.使用共享文件系统初始化 2.1.3.初始化rank和world_size 2.1.4.初始化中一些需要注意的地方
（2）数据加载器需要使用DistributedSampler。代码示例：def get_dataloader(rank, world_size):dataset = PascalVOCSegmentationDataset() sampler = DistributedSampler( dataset, rank=rank, num_replicas=world_size, shuffle=True ) dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=8, sampler=sampler ...
不幸的是,将训练脚本修改为使用DistributedDataParallel 并行策略并不是简单的一行更改。 为了演示API是如何工作的,我们将构建一个完整的分布式训练脚本(在本文后面的基准测试中,我们将继续讨论这个脚本)。 您需要处理的第一个也是最复杂的新事情是进程初始化。普通的PyTorch训练脚本在单个进程中执行其代码的单一副本。使用...
近期一直在用torch的分布式训练,本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell),从基本概念,初始化启动,以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子:torch-ddp-examples。 基本概念 DistributedDataParallel(DDP)是依靠多进程来实现数据并行的分布式训练方法...
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel基于torch.distributed 包的功能提供了一个同步分布式训练wrapper,这个wrapper可以对 PyTorch 模型封装进行训练。其核心功能是基于多进程级别的通信,与Multiprocessing package - torch.multiprocessing和 DataParrallel 提供的并行性有明显区别。