使用pytorch进行分布式训练,需要指定 local_rank,主机 local_rank = 0 1"""2pytorch 分布式训练初始化31) backend (str): 指定通信所用后端,可以是'ncll'、'gloo' 或者是一个torch.ditributed.Backend类42) init_method (str): 这个URL指定了如何初始化互相通信的进程53) world_size (int): 执行训练的所有...
举个栗子 : 4台机器 (每台机器8张卡) 进行分布式训练。通过 init_process_group() 对进程组进行初始化。 初始化后 可以通过 get_world_size() 获取到 world size = 32。在该例中为32, 即有32个进程,其编号为0-31通过 get_rank() 函数可以进行获取 在每台机器上,local rank均为0-8, 这是 local ra...
同时,每个进程会被分配一个local_rank参数来表示进程在当前主机(主机的参数是rank,如果是一个主机,就默认为0)上的编号,用以合理分配和调度本地的GPU资源(这也是为什么需要torch.cuda.set_device(args.local_rank)设定默认的GPU,因为每个进程需要在一个独立的GPU上)。在实际应用中,DDP会自动帮助我们将模型从local_...
local_rank = dist.get_rank() # 构造模型 device = torch.device("cuda", local_rank) model = nn.Linear(10, 10).to(device) # 新增:构造DDP model ddp_model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) # 前向传播 outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank...
torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")# 配置每个进程的gpulocal_rank = torch.distributed.get_rank()torch.cuda.set_device(local_rank)device = torch.device("cuda", local_rank) #封装之前要把模型移到对应的gpumodel.to(device)model = torch.nn.parallel....
pytorch分布式训练local_rank问题 使⽤pytorch进⾏分布式训练，需要指定 local_rank，主机 local_rank = 0 1"""2 pytorch 分布式训练初始化 3 1) backend (str): 指定通信所⽤后端，可以是'ncll'、'gloo' 或者是⼀个torch.ditributed.Backend类 4 2) init_method (str): 这个URL指定了如何...
args.rank = torch.distributed.get_rank() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 使用2个gpu时,输出 cuda: 0 cuda: 1 1. 2. 模型创建,每个进程创建一个模型,需要传参local_rank,即当前进程id。 from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as NativeDDP ...
['WORLD_SIZE'])# LOCAL_RANK代表某个机器上第几块GPUargs.gpu = int(os.environ['LOCAL_RANK'])elif'SLURM_PROCID'in os.environ:args.rank = int(os.environ['SLURM_PROCID'])args.gpu = args.rank % torch.cuda.device_count()else:print('Not using...
LOCAL_RANK：使用os.environ["LOCAL_RANK"]获取每个进程在所在主机中的序号。从0开始，最大值为当前...
environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]在shell里面提前设置，然后args.device = torch.device(args.local_rank...