NPROC_PER_NODE 应该设为 2,因为你想在每个GPU上运行一个进程,而你有两个GPU。 在这个例子中,如果你是在本地机器上使用这些设置进行分布式训练或数据并行训练,你不一定需要显式地设置 NNODES,因为默认情况下你只有一台服务器。但是,你仍然需要设置 NPROC_PER_NODE=2 来告诉训练脚本或框架在两个GPU上各自启动一...
如下是容错方式启动,固定数目workers,没有弹性训练。 --nproc_per_node=$NUM_TRAINERS 一般是 单节点上GPU 个数。 python -m torch.distributed.run --nnodes=$NUM_NODES --nproc_per_node=$NUM_TRAINERS --rdzv_id=$JOB_ID --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=$HOST_NODE_ADDR YOUR_TRAINING_SCRIPT...
使用python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 test.py在一台4卡机器上执行, 样例输出: rank=2; local_rank_arg=2; local_rank_env=2, local_world_size=4rank=0; local_rank_arg=0; local_rank_env=0, local_world_size=4rank=3; local_rank_arg=3; local_rank_env=3, local_...
然后在当前机器上创建nproc_per_node个进程,这些进程构成了一个本地组。如果一共有NODE_SIZE个机器参与训练,则一共有NODE_SIZE * TRAINERS_PER_NODE个进程。如果想启动一个分布式训练任务,则需要在所有的机器上执行相关命令。 2.1.2 目前方式 PyTorch 1.9 使用 torch/distributed/run.py 进行启动。如果依然采用 to...
--nproc_per_node=4\ --max_restarts=3\ --rdzv_id=1\ --rdzv_backend=c10d\ --rdzv_endpoint="192.0.0.1:1234"\ train_elastic.py 6 『结果分析』 代码:BetterDL - train_elastic.py:https://github.com/tingshua-yts/BetterDL/blob/master/test/pytorch/...
#或 torchrun --nproc_per_node=2 ddp_demo.py --batchSize 64 --epochs 10 1. 2. 其中--nproc_per_node是我们要使用的显卡数量。argparse的参数加在后面即可。 注意--local_rank不是由我们手动指定。 DDP多卡训练的日志输出 还有,由于 DDP 多卡训练是多进程进行的,每个进程都会打印一遍日志输出。即会出...
torchrun --standalone --nproc_per_node=gpu XXX.py 1. --standalone代表单机运行 --nproc_per_node=gpu代表使用所有可用GPU。等于号后也可写gpu数量n,这样会使用前n个GPU 如果想要进一步指定要运行的 GPU,可以通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置GPU可见性,比如 ...
一、启动训练的命令 其中torch.distributed.launch表示以分布式的方式启动训练,--nproc_per_node指定一共就多少个节点,可以设置成显卡的个数 二、启动之后每个进程可以自动获取到参数 importargparseimporttorchimporttorch.distributedasdist from torch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP ...
也就是说该命令会自动的去调用torch包中的分布式启动文件launch.py来执行。后面的--nproc_per_node=2 ...
python-mtorch.distributed.launch--nproc_per_node=4--nnodes=1--node_rank=0--master_port=1234train.py<OTHERTRAININGARGS> 在设置启动脚本时,我们必须在将运行主进程并用于与其他GPU通信的节点上提供一个空闲端口(在这种情况下为1234)。 以下是涵盖所有步骤的完整PyTorch要点。