使值为常数val nn.init.constant_(w, 0.3) 8. 单位矩阵初始化 torch.nn.init.eye_(tensor) 将二维tensor初始化为单位矩阵(the identity matrix) 9. 正交初始化 torch.nn.init.orthogonal_(tensor,gain=1) 使得tensor是正交的,论文:Exact solutions to the nonlinear dynamics of learning in deep linear neur...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method='env://',**kwargs) 参数说明: backend(str): 后端选择,包括上面那几种 gloo,nccl,mpi init_method(str,optional): 用来初始化包的URL, 我理解是一个用来做并发控制的共享方式 world_size(int, optional): 参与这个工作的进程数 rank(int,optional)...
torch.cuda.set_device(args.local_rank) #必须写在下一句的前面 torch.distributed.init_process_group( 'nccl', init_method='env://') 导入数据接口,需要用DistributedSampler dataset = ... num_workers = 4 if cuda else 0 train_sampler=torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) loader ...
default='tcp://127.0.0.1:23456', help="init-method") args = parser.parse_args() #...
dist.init_process_group(backend=’nccl’, init_method=’env://‘) # 使用 NCCL 后端进行通信 创建MLP 模型和优化器 model = MLP(input_size=10, hidden_size=50, num_classes=2).to(rank) # 将模型放到当前机器上model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) # 使用 DataParallel 进行多...
init_method='env://', world_size=local_world_size, rank=local_rank ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. DataLoader修改,需要使用torch.utils.data.DistributedSampler对数据集进行划分(把所有数据划分给不同的GPU),用于多个GPU单独的数据读取: ...
Store: 分布式包(distributed package)有一个分布式键值存储服务,这个服务在组中的进程之间共享信息以及初始化分布式包 (通过显式创建存储来作为init_method的替代)。 初始化 vs Store: 当MPI 为后端时候, init_method 没有用处。 在非MPI 后端时候,如果没有 store 参数,则使用 init_method 构建一个store,所以最终...
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456', rank=0, world_size=torch.cuda.device_count()) ### 初始化数据集和模型 dataset = MyDataset() sampler = DistributedSampler(dataset) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=False, sampler=sampler) mode...
init_method='env://') 导入数据接口,需要用DistributedSampler dataset=... num_workers= 4ifcudaelse0 train_sampler=torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) loader= DataLoader(dataset, batch_size=batchsize, shuflle=False, num_worker=num_workers,pin_memory=cuda, drop_last=True, sample...
...args = parser.parser.parse_args()return args主函数写:def main():args = parse()torch.cuda.set_device(args.local_rank) #必须写在下一句的前面torch.distributed.init_process_group('nccl',init_method='env://')导入数据接口,需要用DistributedSamplerdataset = ...num_workers = 4 if cuda ...