init_method='tcp://ip:port': 通过指定rank 0(即:MASTER进程)的IP和端口,各个进程进行信息交换。 需指定 rank 和 world_size 这两个参数。 init_method='file://path':通过所有进程都可以访问共享文件系统来进行信息共享。需要指定rank和world_size参数。 init_
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)...
default=2, help="word size") parser.add_argument('--init_method', default='tcp://127.0...
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...
cfg.DIST_INIT_METHOD, cfg.SHARD_ID, cfg.NUM_SHARDS, cfg.DIST_BACKEND, cfg, ), daemon=False, ) 上面这段函数使用了torch.multiprocessing.spawn方法,传入的参数fn是mpu.run,也就是utils.multiprocessing.run函数。然后又传入7个参数,传到multiprocessing.py文件中的run()方法,我们来找一下这个函数。
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 = DataLoader(dataset, batch_size=batchsize, shuflle=False, num_worker=num_workers,pin_memory=cuda, drop_last...
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: ...
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): 当前进程的rank。 group_name(str, optional): 用来标记这组进程。 init_method() 有三种方法: ...
Trainer 首先为 DDP 初始化一个 world_size=2(两个 Trainer)的ProcessGroup,使用init_process_group。接下来,他们使用 TCP init_method 初始化 RPC 框架。请注意,RPC 初始化和 ProcessGroup 初始化中的端口是不同的。这是为了避免两个框架初始化之间的端口冲突。初始化完成后,Trainer 只需等待来自主节点的_run_...
# **为端口号,根据实际选择一个闲置端口填写# dist.init_process_group(backend='nccl', init_method = "tcp//:127.0.0.1:**", word_size=args.world.size, rank = args.rank)dist.init_process_group(backend='hccl', init_method ="tcp//:127.0.0.1:**", word_size=args.world.size, rank = ar...