在使用 PyTorch 进行分布式训练时,使用torch.distributed.init_process_group函数初始化进程组是一个常见的步骤。然而,有时候会遇到该函数没有任何反应的情况,这可能是由于配置问题或代码错误导致的。本文将介绍解决 “pytorch init_process_group 没反应” 的方法,并逐步指导小白开发者完成这一过程。 整体流程 下面是初...
在PyTorch 中,进程组通常是通过 torch.distributed.init_process_group 函数初始化的。这个函数接受一个后端(backend)和一个初始化进程组的 URL 作为参数。例如,当使用 NCCL 后端和 TCP 通信时,可以这样初始化进程组: import torch.distributed as dist dist.init_process_group( backend='nccl', init_method='tcp...
os.environ['MASTER_ADDR'] ='localhost'os.environ['MASTER_PORT'] ='12355'#initialize the process groupdist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)defcleanup(): dist.destroy_process_group() 本例中我们训练一个简单的网络结构 ToyModel classToyModel(nn.Module):def__init_...
1. dist.init_process_group里面的rank需要根据node以及GPU的数量计算; 2. world_size的大小=节点数 x GPU 数量。 3. ddp 里面的device_ids需要指定对应显卡。 示例代码: demo.py import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp import torch.nn as nn import torch.optim...
#(2)使用 init_process_group 设置GPU 之间通信使用的后端和端口: dist.init_process_group(backend='nccl') torch.cuda.set_device(args.local_rank) #(3)使用 DistributedSampler 对数据集进行划分: train_dataset = ... train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset) ...
MPI 还将产生自己的进程并执行初始化方法中描述的握手,从而使 init_process_group 的rank 和size 参数变得多余。这实际上非常强大,因为您可以将其他参数传递给 mpirun 以便为每个进程定制计算资源。(例如每个进程的核心数、将机器手动分配到特定等级等等)这样做,您应该获得与其他通信后端相同的熟悉的输出。 NCCL ...
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl',init_method='tcp://localhost:23456',rank=0,world_size=1) 第一个参数是pytorch支持的通讯后端, 后面会继续介绍, 但是这里单机多卡, 这个就是走走过场. 第二个参数是各个机器之间通讯的方式, 后面会介绍, 这里是单机多卡, 设置成localhost就行了, 后面的...
(2)使用 init_process_group 设置GPU 之间通信使用的后端和端口: dist.init_process_group(backend='nccl') (3)使用 DistributedSampler 对数据集进行划分: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=.....
dist.init_process_group(“gloo”, rank=rank, world_size=world_size) 设置种子以保证结果可复现torch.manual_seed(0) 加载和预处理数据transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])train_dataset = datasets.MNIST(root=”./data”, train=True, download=True, transform=transform)train_sampler ...
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 ...