Line23:将模型封装为一个 DistributedDataParallel 模型。这将把模型复制到GPU上进行处理。 Line35~39:nn.utils.data.DistributedSampler 确保每个进程拿到的都是不同的训练数据切片。 Line46/Line51:因为用了 nn.utils.data.DistributedSampler 所以不能用正常的办法做shuffle。 要在4个节点上运行它(每个节点上有8个...
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...
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank, find_unused_parameters=True) ## 注意要使用find_unused_parameters=True,因为有时候模型里面定义的一些模块 在forward函数里面没有调用,如果不使用find_unused_parameters=True 会报错 输出日...
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。
Distributed Data Parallel(DDP) 是 PyTorch 提供的一种数据并行训练方法。它通过在多个进程之间同步模型参数和梯度,实现高效的分布式训练。DDP 的主要特点包括: 自动梯度同步:DDP 会自动在多个进程之间同步梯度,用户无需手动处理。 高效通信:DDP 使用高效的通信库(如 NCCL)来减少通信开销。
（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 ...
其中build_net接口中,如果传入is_dist为True,需要设置DistributedDataParallel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ifis_dist:d_net=DistributedDataParallel(net,device_ids=[gpu_id],find_unused_parameters=find_unused_parameters) 其中build_data接口中,如果is_dist为True,需要设置sampler ...
实例化数据集可以使用单卡相同的方法,但在sample样本时,和单机不同,需要使用DistributedSampler和BatchSampler。 #给每个rank对应的进程分配训练的样本索引train_sampler=torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_data_set)val_sampler=torch.utils.data.distrib...