表示当前进程在当前主机上的编号。例如：rank=2, local_rank=0表示第3个节点上的第1个进程。
图中一共有4个进程,即world_size=4,那这样每个进程占用两块GPU,其中rank就是[0,1,2,3],每个节点的local_rank就是[0,1]了,其中local_world_size 也就是2。 这里需要注意的是,local_rank是隐式参数,即torch自动分配的。比如local_rank 可以通过自动注入命令行参数或者环境变量来获得) 。 从torch1.10开始,...
也就是说如果声明“--use_env”那么pytorch就会把当前进程的在本机上的rank放到环境变量中,而不会放在args.local_rank中。 同时上面的输出大家可能也也注意到了,官方现在已经建议废弃使用torch.distributed.launch,转而使用torchrun,而这个torchrun已经把“--use_env”这个参数废弃了,转而强制要求用户从环境变量LOACL...
rank=args.local_rank)若是报错：raise _env_error("MASTER_ADDR")ValueError: Error initializing torch.distributed using env:// rendezvous: environment variable MASTER_ADDR expected, but not set 可使⽤如下两条指令解决上述问题：1 export MASTER_ADDR=localhost 2 3 export MASTER_PORT=5678 ...
# batch*1*28*28(每次会送入batch个样本,输入通道数1(黑白图像),图像分辨率是28x28) # 下面的卷积层Conv2d的第一个参数指输入通道数,第二个参数指输出通道数,第三个参数指卷积核的大小 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, 5) # 输入通道数1,输出通道数10,核的大小5 ...
使用pytorch进行分布式训练,需要指定 local_rank,主机 local_rank = 0 1"""2pytorch 分布式训练初始化31) backend (str): 指定通信所用后端,可以是'ncll'、'gloo' 或者是一个torch.ditributed.Backend类42) init_method (str): 这个URL指定了如何初始化互相通信的进程53) world_size (int): 执行训练的所有...
parser.add_argument('--local_rank', default=-1,type=int, help='node rank for distributed training') args = parser.parse_args print(args.local_rank) 接着,使用 init_process_group 设置GPU 之间通信使用的后端和端口: dist.init_process_group(backend='nccl' ...
1 启动方式 torch.distributed.launch 1. 2 传入参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--local_rank', default=-1, type=int, help='node rank for distributed training') parser.add_argument("--gpu_id", type=str, default='0,1,2,3,4,5', help='path log files') ...
"LOCAL_RANK"]获取每个进程在所在主机中的序号。从0开始，最大值为当前进程所在主机的GPU的数量-1；...
['WORLD_SIZE'])# LOCAL_RANK代表某个机器上第几块GPUargs.gpu = int(os.environ['LOCAL_RANK'])elif'SLURM_PROCID'in os.environ:args.rank = int(os.environ['SLURM_PROCID'])args.gpu = args.rank % torch.cuda.device_count()else:print('Not usin...