defworker_init_fn(worker_id):worker_info=torch.utils.data.get_worker_info()dataset=worker_info.dataset# the dataset copy in this worker processoverall_start=dataset.startoverall_end=dataset.end# configure the dataset to only process the split workloadper_worker=int(math.ceil((overall_end-overal...
1 首先我们需要构建一个 pytorch dataset，通过__getitem__拿到数据，具体看备注 importjsonimporttorchfro...
Dataset from torchvision import transforms class BackgroundGenerator(threading.Thread): def __...
local_rank) 1.2.2.2.2 第二步 torch.cuda.set_device(args.local_rank) 该语句作用相当于 CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 1.2.2.2.3 第三步 model = DistributedDataParallel(model.cuda(args.local_rank), device_ids=[args.local_rank]) 1.2.2.2.4 第四步 train_sampler = DistributedSampler(train_dataset...
一般的分布式训练都是为每个进程赋予一块GPU,这样比较简单而且容易调试。 这种情况下,可以通过local_rank作为当前进程GPU的id。 分布式训练的场景很多,单机多卡,多机多卡,模型并行,数据并行等等。接下来就以常见的单机多卡的情况进行记录。 DDP启动 初始化
dataloader,每个进程创建一个datalodar,需要传参LOCAL_RANK,即当前进程id。 # Trainloader train_loader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size // WORLD_SIZE, gs, single_cls, hyp=hyp, augment=True, cache=None if opt.cache == 'val' else opt.cache, ...
local_rank = args.local_rank 1. 2. 3. 获取到local_rank后, 我们可以对模型进行初始化或加载等操作, 注意这里torch.load()要添加map_location参数, 否则可能导致读取进来的数据全部集中在0卡上. 模型构建完以后, 再将模型转移到DDP上: torch.cuda.set_device(local_rank) ...
dataset 进行采样的数据集 num_replicas 分布式训练中,参与训练的进程数 rank 当前进程的 rank 序号(必须位于分布式训练中) 说明: 对数据集进行采样,使之划分为几个子集。 一般与 DistributedDataParallel 配合使用。此时,每个进程可以传递一个 DistributedSampler 实例作为一个 Dataloader sampler,并加载原始数据集...
print("\nBegin Iris Dataset with PyTorch demo \n") T.manual_seed(1); np.random.seed(1) # 1. load data print("Loading Iris data into memory \n") train_file = ".\\Data\\iris_train.txt" test_file = ".\\Data\\iris_test.txt" ...
models import TabMlp, WideDeep, ModelFuser # Let's create the interaction dataset # user_features dataframe np.random.seed(42) user_ids = np.arange(1, 101) ages = np.random.randint(18, 60, size=100) genders = np.random.choice(["male", "female"], size=100) locations = np.random...