2.反复调用DataLoaderIter 的__next__()来得到batch, 具体操作就是, 多次调用dataset的__getitem__()方法 (如果num_worker>0就多线程调用), 然后用collate_fn来把它们打包成batch. 中间还会涉及到shuffle , 以及sample 的方法等, 3当数据读完后,next()抛出一个StopIteration异常, for循环结束, dataloader 失效....
GPU分成server节点和worker节点,有负载不均衡。 DDP(DistributedDataParallel):更快但实现麻烦。可单机多卡也可多机多卡。各个GPU是平等的,无负载不均衡。 参考文章:《pytorch中的分布式训练之DP VS DDP》https://zhuanlan.zhihu.com/p/356967195 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #从git安装最新...
在Parameter server架构(PS架构)中,集群中的节点被分为两类:parameter server和worker。其中parameter server存放模型的参数,而worker负责计算参数的梯度。在每个迭代过程,worker从parameter sever中获得参数,然后将计算的梯度返回给parameter server,parameter server聚合从worker传回的梯度,然后更新参数,并将新的参数广播给w...
用conda训练：# Fill in your the name of your VM and the zone.$ gcloud beta compute ssh "your-VM-name" --zone "your-zone".(vm)$ export TPU_IP_ADDRESS=your-ip-address(vm)$ export XRT_TPU_CONFIG="tpu_worker;0;$TPU_IP_ADDRESS:8470"(vm)$ ulimit -n 10240(vm)$ conda activate t...
num_workers: int = 0, collate_fn: Optional[_collate_fn_t] = None, pin_memory: bool = False, drop_last: bool = False, timeout: float = 0, worker_init_fn: Optional[_worker_init_fn_t] = None, multiprocessing_context=None, generator=None, ...
(dataset, batch_size=batchsize, shuflle=False, num_worker=num_workers,pin_memory=cuda, drop_last=True, sampler=train_sampler)定义模型:net = XXXNet(using_amp=True)net.train()net= convert_syncbn_model(net)device=torch.device('cuda:{}'.format(args.local_rank))net=net.to(device)定义优化...
DP(DataParallel):实现简单但更慢。只能单机多卡使用。GPU分成server节点和worker节点,有负载不均衡。 DDP(DistributedDataParallel):更快但实现麻烦。可单机多卡也可多机多卡。各个GPU是平等的,无负载不均衡。 参考文章:《pytorch中的分布式训练之DP VS DDP》https://zhuanlan.zhihu.com/p/356967195 ...
(vm)$ export XRT_TPU_CONFIG="tpu_worker;0;$TPU_IP_ADDRESS:8470" (vm)$ ulimit -n 10240 (vm)$ conda activate torch-xla-0.5 (torch-xla-0.5)$ python /usr/share/torch-xla-0.5/pytorch/xla/test/test_train_imagenet.py --datadir=~/imagenet --model=resnet50 --num_epochs=90 --num_...
metric_num =round(metric_num, ndigits=4)returnmetric_num 2.2 定义一个训练函数: deftrain(args, model, rank, world_size, train_loader, optimizer, epoch, sampler=None): model.train() local_rank =int(os.environ['LOCAL_RANK']) fsdp_loss = torch.zeros(2).to(local_rank)ifsampler: ...
:args.batch_size}test_kwargs={'batch_size':args.test_batch_size}ifuse_gpu:cuda_kwargs={'num...