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...
importtorchimporttorch.distributed as distimporttorch.multiprocessing as mpdeffn(rank, ws, nums): dist.init_process_group('nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:28765', rank=rank, world_size=ws) rank=dist.get_rank()print(f"rank = {rank} is initialized") torch.cuda.set_device(rank) tens...
torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",init_method="env://")synchronize()# 将模型移至到DistributedDataParallel中,此时就可以进行训练了ifis_distributed:model=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[args.local_rank],output_device=...
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。
这里首先设置了当前进程的rank,也是通过传入的 gpu_id 设置的,也就是 GPU_0 就是rank=0了。然后最重要的就是分布式初始化了:init_process_group()。 backend参数可以参考PyTorch Distributed Backends,也就是分布式训练的底层实现,GPU 用nccl,CPU 用gloo,不用选了。
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。 world_size(int, optional): 参与工作的进程数。
https://pytorch.org/docs/master/distributed.html 初始化 torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs) 1. 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。
torch.distributed.init_process_group() 看官方的说明: gloo基本只支持cpu,不考虑。mpi需要在本地重新编译pytorch,感兴趣的朋友可以试试。nccl对gpu支持良好还不需要重新编译,在下和官方都强烈推荐这个作为backend。 pytorch作者推荐的初始化方式: 我最后的实现也是利用...
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 ...