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...
torch.init_process_group 是PyTorch 分布式通信包 torch.distributed 中的一个关键函数,其主要目的是初始化一个进程组(process group),这是分布式训练中进行跨进程通信的基础。进程组是一个抽象概念,它定义了一组可以相互通信的进程集合。 参数详解 backend:指定分布式通信的后端。PyTorch 支持多种后端,包括 gloo、mp...
deftrain(rank, world_size, data, target, epochs):dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)model = SimpleModel().to(rank)ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)criterio...
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...
借助 init_device_mesh() ，我们可以在短短两行内完成上面这个2D设置：而如果不使用DeviceMesh，我们大概需要自己写下面这一堆代码：当然，如果需要，我们仍然可以访问底层 ProcessGroup：优化器的改进 大概有以下几点：编译优化器在所有基准测试中都提高了性能：HuggingFace +18%、TorchBench +19%、TIMM +8% E2E；...
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...
init_process_group 初始化进程组,同时初始化 distributed 包。 创建分布式模型model = DDP(model) 创建分布式数据采样的datasampler 利用torch.distributed.launch控制进程训练 destory_process_group销毁进程组 进程组初始化 init_process_group(backend, init_method=None, ...
1 torch.distributed.init_process_group用于初始化默认的分布式进程组,这也将初始化分布式包。有两种主要的方法来初始化进程组:1. 明确指定store,rank和world_size参数。 2. 指定init_method(URL字符串),它指示在何处/如何发现对等方。 可以指定rank和world_size,或者在URL中编码所有必需的参数并省略它们。
dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) model = SimpleModel().to(rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01) criterion = nn.MSELoss() for epoch in range(epochs): ...
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=None, world_size=-1, rank=-1, store=None,...) 首先需要指定分布式的后端,torch提供了NCCL, GLOO,MPI三种可用的后端,这三类支持的分布式操作有所不同,因此选择的时候,需要考虑具体的场景,按照官网说明,CPU的分布式训练选择GLOO, GPU的分布式训练就用...