具体做法是通过torch.utils.data.get_worker_info这个函数，获取当前Dataloader的进程序号，实现从视频的不同位置开始读取。关于如何pyspark输出webdataset，思路与tfrecord类似，在driver端将不同executor中进行collect，在driver端将数据写入webdataset, 需要注意的是，由于大批量数据聚合到driver端，因此需要将driver端内存设置大一些避免任务失败NVIDIA自己有一个DALI包，十分方便，...
get_worker_info() if worker_info is None: # single-process data loading, return the full iterator iter_start = self.start iter_end = self.end else: # in a worker process # split workload per_worker = int(math.ceil((self.end - self.start) / float(worker_info.num_workers))) worke...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classTarImageDataset(torch.utils.data.IterableDataset):def__init__(self,paths):super().__init__()self.paths=paths def__iter__(self):worker_info=torch.utils.data.get_worker_info()# For simplicity we assume num_workers is equal to number...
name = rpc.get_worker_info().name# get initial model parametersm = self.ps_rref.rpc_sync().get_model().cuda()# start trainingforinputs, labelsinself.get_next_batch(): self.loss_fn(m(inputs), labels).backward() m = rpc.rpc_sync( self.ps_rref.owner(), BatchUpdateParameterServer....
import gymimport torch.distributed.rpc as rpcclass Observer:def __init__(self, batch=True):self.id = rpc.get_worker_info().id - 1self.env = gym.make('CartPole-v1')self.env.seed(args.seed)self.select_action = Agent.select_action_batch if batch else Agent.select_action ...
对于iterable-style 数据,因为每个 worker 都有相同的 data 复制样本,并在各个进程里进行不同的操作,以防止每个进程输出的数据是重复的。 所以一般,用torch.utils.data.get_worker_info()来进行辅助处理。 这里torch.utils.data.get_worker_info()返回worker进程的一些信息(id, dataset, num_workers, seed),如果...
get_worker_infos() global _ALL_WORKER_NAMES _ALL_WORKER_NAMES = {worker_info.name for worker_info in worker_infos} # NB: backend implementation might have already set the rpc_agent. if not _is_current_rpc_agent_set(): _set_and_start_rpc_agent(agent) 接下来就要进入了C++世界。在 ...
worker_info = torch.utils.data.get_worker_info() if worker_info is not None and worker_info.num_workers != 0: # Split sampler indexes by worker. video_indexes = range(len(self._sampler)) worker_splits = np.array_split(video_indexes, worker_info.num_workers) ...
在前文之中当发送消息时候,我们在 sendMessageWithAutograd 通过 getMessageWithAutograd 来获得了 FORWARD_AUTOGRAD_REQ 类型的消息。 c10::intrusive_ptr<JitFuture>sendMessageWithAutograd( RpcAgent& agent,constWorkerInfo& dst, torch::distributed::rpc::Message&& wrappedRpcMsg,boolforceGradRecording,constfloat...
Pytorch(https://pytorch.org/)由 Facebook 人工智能研究院于 2017 年推出,具有强大的 GPU 加速张量计算功能,并且能够自动进行微分计算,从而可以使用基于梯度的方法对模型参数进行优化。截至 2022 年 8 月,PyTorch 已经和 Linux 内核、Kubernetes 等并列成为世界上增长最快...