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_method=env://:从环境变量中读取分布式的信息(...
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 ...
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...
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...
init_method分析 ‘init_method’支持三种方式: 1. TCP initialization tcp:// IP组播(要求所有进程都在同一个网络中)比较好理解, 以TCP协议的方式进行不同分布式进程之间的数据交流,需要设置一个端口,不同进程之间公用这一个端口,并且设置host的级别和host的数量。设计两个参数rank和world_size。其中rank为host的...
2、init_method分析 1. TCP initialization 2. Shared file-system initialization 3. Environment variable initialization 4、Dataloader中的参数 3、启动辅助工具 Launch utility 1、Single-Node multi-process distributed training 2、Multi-Node multi-process distributed training: (e.g. two nodes) ...
world_size是作业中的进程数,init_method是指向进程初始化位置和端口的 URL。这可以是网络地址,例如(tcp://...),也可以是共享文件系统(file://... /...)。 通过torch.cuda.set_devices(i)可以设置设备。最后,我们可以使用以下代码短语来分配模型 model = distributedDataParallel(model, device_ids=[i], ...
init_method内指定tcp模式，且所有进程的ip:port必须一致，设定为主进程的ip:port 初始化时，需要注意...
# **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...
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...