[2] - 模型部分使用DistributedDataParallel. 主要代码如: from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel RANK = int(os.environ['SLURM_PROCID']) # 进程序号,用于进程间通信 LOCAL_RANK = int...
下面是实现DDP的一段最简单的代码Demo,对原有训练流程没有任何改动,只需额外的两行代码dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)和ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp import torch.nn a...
Pytorch给的单机多卡训练有两种,DP(Data Parallel)和DDP(Distributed Data Parallel) DP DDP 但是运行效率上,DDP比DP高,所以我们研究DDP。 二、代码模板 参考: https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/119767365blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/119767365 demo代码内容: import argparse...
而Pytorch通过 nn.utils.data.DistributedSampler 来实现这种效果。 6. 最小例程与解释 为了展示如何做到这些,这里有一个在MNIST上训练的例子,并且之后把它修改为可以在多节点多GPU上运行,最终修改的版本还可以支持混合精度运算。 首先,我们import所有我们需要的库 importosfromdatetimeimportdatetimeimportargparseimporttorc...
demo_basic(opts.local_rank) cleanup() ### ##CMD: #CUDA_VISIBLE_DEVICES="a,b,c" python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node n main.py ### 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17
1: torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 这个从名字上就能看出来与DataParallel相类似,也是一个模型wrapper。这个包是实现多机多卡分布训练最核心东西,它可以帮助我们在不同机器的多个模型拷贝之间平均梯度。 2: torch.utils.data.distributed.DistributedSampler ...
fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP 前文提到,DDP 模型对于每个 GPU 都会创建一个单独的进程管理。在程序并发执行的过程中,进程之间需要同步和通信。因此我们需要一个方法管理进程组,这个方法需要知道如何找到进程 0。也要知道进程组中同步了多少个进程。init_process_group 方法能够实现上述功能,其中...
Pytorch 支持两种多卡并行训练的方案,DataParallel 和 DistributedDataParallel 主要区别在于 DataParallel 为单一进程控制多个显卡,配置简单但显卡资源利用率不够高,DistributedDataParallel 相对复杂,胜在高效 将单卡训练的 Pytorch 流程修改为多卡并行需要对代码中的关键节点进行调整,Github 上有一个仓库做了很优质的 demo,可...
1: torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 这个从名字上就能看出来与DataParallel相类似，也是⼀个模型wrapper。这个包是实现多机多卡分布训练最核⼼东西，它可以帮助我们在不同机器的多个模型拷贝之间平均梯度。2: torch.utils.data.distributed.DistributedSampler 在多机多卡情况下分布式训练数据的读取也是⼀个...
distributed = DistributedParallel(model) with gpu_zero: download_data() dist.barrier() 剩下的就是非必要代码,有助于研究项目,但是与研究项目无关,可能是检查梯度、记录到张量板。此代码由Callbacks抽象出来。 # log samples z = Q.rsample()