class torch.distributed.init_process_group { +init_process_group(backend) } class torch.distributed.DistributedDataParallel { +DistributedDataParallel(module) } 结论 通过本文的指导,我们帮助你解决了 “pytorch init_process_group 没反应” 的问题。我们提供了详细的流程、代码和注释,并展示了流程图和类图来帮...
在PyTorch 中,进程组通常是通过 torch.distributed.init_process_group 函数初始化的。这个函数接受一个后端(backend)和一个初始化进程组的 URL 作为参数。例如,当使用 NCCL 后端和 TCP 通信时,可以这样初始化进程组: import torch.distributed as dist dist.init_process_group( backend='nccl', init_method='tcp...
因为DistributedDataParallel是支持多机多卡的, 所以这个需要先初始化一下, 如下面的代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.distributed.init_process_group(backend='nccl',init_method='tcp://localhost:23456',rank=0,world_size=1) 第一个参数是pytorch支持的通讯后端, 后面会继续介绍...
WORLD_SIZE:GPU总数,可以在这里设置,也可以在distributed.init_process_group函数里设置。上面的实例通过传入两个参数在distributed.init_process_group函数里设置。 RANK:当前GPU(进程)的下标,可以在这里设置,也可以在distributed.init_process_group函数里设置。上面的实例通过传入两个参数在distributed.init_process_group...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method='env://',**kwargs) 参数说明: backend(str): 后端选择,包括上面那几种 gloo,nccl,mpi init_method(str,optional): 用来初始化包的URL, 我理解是一个用来做并发控制的共享方式 world_size(int, optional): 参与这个工作的进程数 ...
torch的distributed分布式训练首先需要对进程组进行初始化,这是核心的一个步骤,其关键参数如下: torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=None, world_size=-1, rank=-1, store=None,...) 首先需要指定分布式的后端,torch提供了NCCL, GLOO,MPI三种可用的后端,这三类支持的分布式操作有所不同,因...
通过使用DeviceMesh,用户可以更方便地管理设备和进程组,而不需要深入了解底层的实现细节。当你调用init_device_mesh函数时,DeviceMesh会检查是否已经存在一个有效的进程组。如果没有,它会在后台自动创建一个新的进程组。这意味着用户不需要手动调用torch.distributed.init_process_group()来初始化进程组。
2. 分布式初始化(torch.distributed.init_process_group) 使用torch的distributed包首先需要使用init_process_group初始化通信集群,如下: torch.distributed.init_process_group(backend=None, init_method=None, timeout=datetime.timedelta(seconds=1800), world_size=- 1, rank=- 1, store=None, group_name='',...
https://github.com/overfitover/pytorch-distributed 欢迎来star me. 初始化 torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs) 参数说明 backend(str): 后端选择,包括 tcp mpi gloo init_method(str, optional): 用来初始化包的URL, 用来做并发控制的共享方式 ...
在创建torch.distributed.init_process_group时,确保指定了正确的backend(例如’nccl’)。同时,检查是否有其他与分布式训练相关的设置或代码段可能引起问题。 查找其他解决方案:如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试在网上搜索该错误,看看是否有其他开发者遇到了相同的问题并找到了解决方案。在Stack Overflow或GitHub等...