When running under a distributed strategy, Lightning handles the distributed sampler for you by default. 当在分布式策略下运行时,Lightning默认为你处理分布式采样器。 也就是说,当在默认情况下,如果你使用的是DDP strategy,那么pyTorch Lightning会默认给你的数据集类包装一个DistributedSampler。 在官方文档中有具...
DDP是采用多进程控制多GPU的方式,并采用DistributedSampler加载数据,确保数据在各个进程之间没有重叠。DDP实现真正意义上能并发的并行训练。 DP只能支持单机多卡形式使用,DDP既能在单机多卡、也可用于多机多卡、多机单卡的形式。 总的来说,DP的优势仅在于只使用Pytorch的API实现时编码更容易,从性能(训练速度)上DDP完胜...
这样在分布式训练的时候,只需要给Dataloader指定DistributedSampler即可,简单示例如下: sampler =DistributedSampler(dataset) loader= DataLoader(dataset, sampler=sampler)forepochinrange(start_epoch, n_epochs): sampler.set_epoch(epoch)#设置epoch 更新种子train(loader) 模型的分布式训练封装。将单机模型使用torch.nn....
torch.utils.data.distributed.DistributedSampler：类似于 torch.utils.data.DistributedSampler，但设计用于与 DistributedDataParallel 类一起使用。 通过使用 DistributedSampler，可以确保在使用DistributedDataParallel 进行训练时，每个设备都会收到平衡的数据样本。通过利用这些函数和类，可以将 TensorFlow 和 PyTorch 模型扩展...
将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。每个GPU只在它自己的小子集上训练。在.backward()上，所有副本都接收到所有模型的梯度副本。这是模型之间唯一一次的通信。Pytorch有一个很好的抽象，叫做DistributedDataParallel，它可以帮你实现这个功能。要使用DDP，你需要做4的事情：def tng_dataloader(): d = MNIST...
设置分布式采样器DistributedSampler 使用DistributedDataParallel封装模型 使用torchrun或者mp.spawn启动分布式训练 补充一点使用分布式做evaluation的时候,一般需要先所有进程的输出结果进行gather,再进行指标的计算,两个常用的函数: dist.all_gather(tensor_list, tensor): 将所有进程的tensor进行收集并拼接成新的tensorlist返...
data.DistributedGroupSampler，它的命名遵循 torch.utils.data.DistributedSampler。该采样器旨在帮助用户构建 M-way 数据并行、N-way 模型并行，使得其就像 DDP 中的 DistributedSampler 一样简单。用户唯一要做的就是设置模型并行组号，然后 DistributedGroupSampler 来确保同一模型并行组中的模块具有相同的训练数据。
# 4: Add distributed sampler # sampler sends a portion of tng data to each machine dist_sampler = DistributedSampler(dataset) dataloader = DataLoader(d, shuffle=False, sampler=dist_sampler) def main_process_entrypoint(gpu_nb): # 2: set up connections between all gpus across all machines ...
1. DDP 的应用取决于具体需求。是否使用 DistributedSampler、all_reduce 和 all_gather 等操作完全取决于测试数据集规模和评估频率。2. 注意测试数据集大小和 DDP 模式下的数据重复评估问题，确保模型评估结果准确。3. 高效利用同步 Batch Normalization 提升分布式训练性能。4. 探索第三方库如 HuggingFace ...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...