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...
dist.init_process_group(backend, init_method='file:///mnt/nfs/sharedfile', world_size=4, rank=args.rank) 1. 2. 3. 环境变量 默认情况下使用的都是环境变量来进行分布式通信,也就是指定init_method="env://",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...
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...
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 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。
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...
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...
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): ...