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...
多机多卡: torchrun --nnodes=M --nproc_per_node=N inference.py --args --nnodes:计算节点(也就是机器)的数量,单机的话就是1,M机的话就是M --nproc_per_node:每个节点(每台机器)上进程的数量。因为一个进程需要放在一张显卡上跑,因此进程的数量也就是显卡的数量,比如单机八卡,就要将该参数设置为8...
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指定每个节点的GPU数量,每个节点GPU数量应该一样,不然无法运行成功,--nnodes指定节点数(总共2个节点),--node_rank指定节点顺序(主节点故为0号),--master_addr和master_port设定主节点ip和端口号。demo.py为执行脚本(如需下载cifar10数据集,修改download=True)。
python -m torch.distributed.launch--nproc_per_node=n_gpu train.py 1. 8.保存模型 torch.save在local_rank=O的位置进行保存,同样注意调用model.module.state_dict() torch.load 注意map_location 1. 2. 注意事项: train.py中要有接受local_rank的参数选项,launch会传入这个参数 ...
--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/...
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。
python-m torch.distributed.launch--nproc_per_node=4--nnodes=1--node_rank=1--master_addr="192.168.1.1"--master_port=1234train.py<OTHERTRAININGARGS> 其他实用程序功能: 在评估模型或生成日志时,需要从所有GPU收集当前批次统计信息,例如损失,准确率等,并将它们在一台机器上进行整理以进行日志记录。PyTorc...
python-m torch.distributed.launch--nproc_per_node=你的GPU数量YOUR_TRAINING_SCRIPT.py(--arg1--arg2--arg3 and all other argumentsofyour training script) 上述的命令和我们平常的命令稍有区别,这里我们用到了torch.distributed.launch这个module,我们选择运行的方式变换为python -m,上面相当于使用torch.distrib...