importosfromdatetimeimportdatetimeimportargparseimporttorch.multiprocessingasmpimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.distributedasdistfromapex.parallelimportDistributedDataParallelasDDPfromapeximportamp 之后,我们训练了一个MNIST分类的简单卷积网络 classConvNet(nn.Modu...
在深度学习中,数据并行(Data Parallelism)是一种常用的训练策略,尤其在处理大规模模型和数据时非常重要。Pytorch 数据并行可以分为多种实现方式,包括 DP(Data Parallel)、DDP(Distributed Data Parallel)和 FSDP(Fully Sharded Data Parallel)。 数据并行将模型复制到不同的设备(GPU)上,将数据分为minibatch分发到不同...
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...
这通常是通过环境变量或命令行参数传递给脚本的。 数据分发:使用DistributedSampler来确保数据被正确分发到不同的进程上。在每个epoch开始时,需要调用sampler.set_epoch(epoch)来更新sampler的状态。 梯度同步:在DDP中,梯度会自动在反向传播过程中被同步。因此,不需要手动进行梯度同步操作。 以上案例展示了如何在PyTorch中...
PyTorch中的数据并行利器:DDP详解 引言 在深度学习领域,随着模型复杂度和数据量的不断增加,训练效率成为了一个亟待解决的问题。PyTorch作为一款广受欢迎的深度学习框架,提供了多种并行训练策略,其中分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)以其高效性和灵活性成为了大规模训练的首选方案。 数据并行基础 数据并行...
pytorch ddp 指定gpu 如何在 PyTorch 中指定 GPU 使用 DDP (Distributed Data Parallel) 在深度学习的训练过程中,常常需要利用多块 GPU 来加速训练。PyTorch 提供了分布式数据并行 (DDP) 的支持,让我们可以轻松地在多个 GPU 上进行训练。本文将引导你通过一系列步骤,教你如何在 PyTorch 中指定使用的 GPU。
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel和DistributedDataParallel ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，所以他是...
PyTorch DP 和 DDP 的区别 在深度学习的项目中,随着数据量的增加,训练模型的复杂性和时间成本不断上升。为了应对这些挑战,分布式训练模式应运而生。PyTorch 提供了两种主要的分布式训练策略:数据并行(DP,Data Parallel)和分布式数据并行(DDP,Distributed Data Parallel)。本文将通过详细的步骤、代码示例、甘特图和类图,...
使用pytorch.distributed 模块的原生 PyTorch DDP 模块 使用🤗 Accelerate 对 pytorch.distributed 的轻量封装,确保程序可以在不修改代码或者少量修改代码的情况下在单个 GPU 或 TPU 下正常运行 使用🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。 什么是分布式训练...
pytorch ddp多机多卡原理 PyTorch DDP(Distributed Data Parallel)是一种多机多卡的分布式深度学习训练方法。其核心原理主要包括模型并行、数据并行和通信优化。 1.模型并行:PyTorch DDP可以将一个模型拆分成多个子模型,并将这些子模型分配给不同的GPU进行训练。这种模型并行的方式可以充分利用多个GPU的计算能力,加速模型...