rank = dist.get_rank() # 获取当前进程的排名 world_size = dist.get_world_size() # 获取总进程数 # 创建输入张量,每个进程生成不同的数据 input_tensor = torch.arange(4) + rank * 4 # 例如,rank 0: [0, 1, 2, 3], rank 1: [4, 5, 6, 7] input_tensor_list = list(input_tensor....
from torch.distributed.distributed_c10d import _get_default_group def get_group(group_size, *args, **kwargs): rank = dist.get_rank() world_size = dist.get_world_size() if group_size == 1: # 后续不会涉及到分布式的操作 return None elif group_size == world_size: v = float(torch....
get_world_size()) for param in model.parameters(): dist.all_reduce(param.grad.data, op=dist.ReduceOp.SUM) param.grad.data /= size 现在,我们成功实现了分布式同步 SGD,并且可以在大型计算机集群上训练任何模型。 注意:虽然最后一句在技术上是正确的,但实现同步 SGD 的生产级实现需要更多技巧。再次使用...
如果定型損失在訓練期間變成 nan,這可能是因為學習速率太大而造成,降低學習率可能會有所説明。 在分散式定型中,為了保持梯度下降穩定,實際學習率的計算方式lr * torch.distributed.get_world_size()是因為進程群組的批次大小是單一進程的世界大小時間。 套用多項式學習速率衰變,並有助於產生較佳的執行模型。
# 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GPU if'RANK'in os.environ and'WORLD_SIZE'in os.environ: args.rank = int(os.environ["RANK"]) ...
args.world_size = torch.distributed.get_world_size() 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。
size =float(dist.get_world_size())forparaminmodel.parameters(): dist.all_reduce(param.grad.data, op=dist.ReduceOp.SUM) param.grad.data /= size 现在,我们成功实现了分布式同步 SGD,并且可以在大型计算机集群上训练任何模型。 注意:虽然最后一句在技术上是正确的,但实现同步 SGD 的生产级实现需要更多技...
assert torch.cuda.is_available()ifnot dist.is_initialized():dist.init_process_group(backend='nccl')rank=dist.get_rank()world_size=dist.get_world_size()model=MyModel().cuda()ddp_model=DistributedDataParallel(model,device_ids=[torch.cuda.current_device()]).cuda()dataset=MyDataset()sampler=Dis...
world size表示全局的进程并行数,可通过torch.distributed.get_world_size()获取, 在不同进程里,该值是一样的。 rank表示当前进的序号, 用于进程间通讯。比如是2x8的集群,world size 就是16,rank在每个进程里依次是0,1,2,…,15。 local_rank每台机子上的进程的序号。机器一上有...
world_size=4) print('Hello from process {} (out of {})!'.format( dist.get_rank(), dist.get_world_size())) 世界大小是参与工作的过程的数量。每个将被分配一个等级,它是0和world_size-1之间的数字,在此作业中是唯一的。它将用作进程标识符,并且将被使用而不是地址,例如,指定张量应被发送到哪...