我们在看很多大佬写的代码时候,特别是涉及到分布式训练的时候会发现他们在 argsparse 中添加了这样一个参数“--loacl_rank”,比如下面是Swin-Transformer官方训练源码中cmd参数声明的一个部分,可以看到第70行添加了一个"“--local_rank”。 可是我们知道local_rank一般是需要动态获取的(也就是获取当前进程在本机上的...
device = torch.device('cuda', args.local_rank) net = net.to(device) net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank) 执行脚本如下: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --nnodes=3 --node_rank=0 --mast...
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...
大概意思就是说,声明“--use_env”后,pytorch会将当前进程在本机上的rank添加到环境变量“LOCAL_RANK”中,而不再添加到args.local_rank。大家可以看一下下面的代码就理解了: # d.py import os import argparse def main(args): local_rank = args.local_rank print(local_rank, os.environ['LOCAL_RANK']...
pytorch分布式训练local_rank问题 使⽤pytorch进⾏分布式训练，需要指定 local_rank，主机 local_rank = 0 1"""2 pytorch 分布式训练初始化 3 1) backend (str): 指定通信所⽤后端，可以是'ncll'、'gloo' 或者是⼀个torch.ditributed.Backend类 4 2) init_method (str): 这个URL指定了如何...
步骤一：在args里面加上local_rank参数：parser.add_argument("--local_rank",default=os.getenv('...
local_rank: 多机多卡时代表某一块GPU, 单机多卡时代表某一块GPU 单机多卡的情况要比多机多卡的情况常见的多。 DP:适用于单机多卡(=多进程)训练。算是旧版本的DDP DDP:适用于单机多卡训练、多机多卡。 二、常见的多gpu使用方法: 模型并行和数据并行。模型并行是指将模型分成几个部分,然后在不同gpu上训练,适...
rank=dist.get_rank()print(f"rank = {rank} is initialized")#单机多卡情况下,localrank = rank. 严谨应该是local_rank来设置devicetorch.cuda.set_device(rank) tensor= torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda()print(tensor) 假设单机双卡的机器上运行,则开两个终端,同时运行下面的命令, ...
# LOCAL_RANK代表某个机器上第几块GPU args.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 using distri...
model=DistributedDataPrallel(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) 其他部分就和正常训练代码无异了。 得提的几个点: 和dataparallel不同,dataparallel需要将batchsize设置成n倍的单卡batchsize,而distributedsampler使用的情况下,batchsize设置...