在PyTorch 中实现数据并行可以使用 `torch.nn.DataParallel` 或 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`。以下是一个示例: import torch import torch.nn as nn model = nn.Sequential(...) model = torch.nn.DataParallel(model) # 或使用 DistributedDataParallel 介绍一下函数:torch.nn.DataParallel -https:...
def init_distributed_mode(args):# 如果是多机多卡的机器,WORLD_SIZE代表使用的机器数,RANK对应第几台机器# 如果是单机多卡的机器,WORLD_SIZE代表有几块GPU,RANK和LOCAL_RANK代表第几块GPUif'RANK'in os.environ and'WORLD_SIZE'in os.environ:args.rank = in...
(3) 有1台或者多台的机器 (machine 或者叫做 node) (可以在多机上使用,俗称 "多机多卡"),机器上有多张 GPU:这种情况建议使用Distributed Data Parallel 分布式训练。 1.2 DP 和 DDP 的比较 Data Parallel:单进程,多线程,只能适用于1台机器的情况。Distributed Data Parallel:多进程,可以适用于多台机器的情况。
因为它花了大量的篇幅讲 nn.DistributedDataParallel 中的复制功能(数据是怎么复制的)。然而,他并没有在高层逻辑上总结一下都在扯啥,甚至没说这个DistributedDataParallel是咋用的? 这里还有一个Pytorch关于入门分布式数据并行的(Distributed data parallel)教程。这个教程展示了如何进行一些设置,但并没解释这些设置是干啥...
为了加速训练过程和提高模型的准确性,可以采用模型并行处理(Model Parallel Processing)的方法。模型并行处理是一种将模型分散到多个GPU或CPU上进行计算的技术,可以实现并行计算,提高计算效率和模型训练速度。模型并行处理的基本原理是将一个完整的模型分成若干个子模型,每个子模型可以运行在不同的设备上。这样,输入数据...
model=nn.parallel.DistributedDataParallel(model)#使用tensorboard要注意,由于是多个进程一起跑,会出现同时读写writer,会报错,所以只在一个rank上写。其他rank不写日志ifdist.get_rank()==0: 写log; 保存summary到writerelse: 跳过#前向和反向也不用改启动方式: ...
让我们运行一个实验,以更从一个可以量化地角度来了解执行时间。在这个实验中,我们通过运行随机输入和标签来训练ModelParallelResNet50和现有torchvision.models.resnet50()。训练后,模型不会产生任何有用的预测,但我们可以对执行时间有一个合理的了解。 代码语言:javascript ...
这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallelAPI在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。我们会: 讨论一般的分布式训练方式,尤其是数据并行化 涵盖torch.dist和DistributedDataParallel的相关功能,并举例说明如何使用它们 测试真实的训练脚本,以节省时间 什么是分布式训练?
torch.nn.parallel.DistributedDataParalle(DDP) 是建立在此功能的基础上,以提供同步的分布式训练作为任何 PyTorch 模型的包装器。 可以注意到的是,torch.distributed 的核心功能是进行多进程级别的通信(而非多线程),以此达到多卡多机分布式训练的目的。这与基于 Data...
model.to(device) if torch.cuda.device_count() > 1: print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!") # 5) 封装 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)