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...
dist初始化的方式 int_method取env: dist.init_process_group("gloo", init_method='env://') DDP的设备都需要指定local_rank net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank) 示例代码: MNIST.py import torch import torchvision impo...
init_process_group(backend="nccl") 这句话是默认init_method是'env://',即使用的都是环境变量来进行分布式通信,这个进程会自动从本机的环境变量中读取如下数据: MASTER_PORT: rank0上机器的一个空闲端口 MASTER_ADDR: rank0机器的地址 WORLD_SIZE: 这里可以指定,在init函数中也可以指定 RANK: 本机的rank,也...
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs) 1. 参数说明: backend(str): 后端选择,包括 tcp mpi gloo。 init_method(str, optional): 用来初始化包的URL, 用来做并发控制的共享方式。 world_size(int, optional): 参与工作的进程数。 rank(int, optional): 当前进程...
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 ...
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...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method='env://',**kwargs) 参数说明: backend(str): 后端选择,包括 tcp mpi gloo。 init_method(str, optional): 用来初始化包的URL, 用来做并发控制的共享方式。 world_size(int, optional): 参与工作的进程数。
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...
initialize(state)# torch.distributed.run ensure that this will work# by exporting all the env vars needed to initialize the process grouptorch.distributed.init_process_group(backend=args.backend)foriinrange(state.epoch, state.total_num_epochs)forbatchiniter(state.dataset) ...
importtorch.nn.initasinit# 自定义初始化方法 def custom_init(m):ifisinstance(m, nn.Linear):init.constant_(m.weight,val=0.1)init.constant_(m.bias,val=0) # 在模型中应用初始化方法 model.apply(custom_init) 7.3 自定义学习率调度器 介绍:你可以通过继承torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler类来...