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StopIteratio
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...
init_method='env://')导入数据接口,需要用DistributedSamplerdataset = ...num_workers = 4 if cuda else 0train_sampler=torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset)loader = DataLoader
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, ...
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 ...
:args.batch_size}test_kwargs={'batch_size':args.test_batch_size}ifuse_gpu:cuda_kwargs={'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: ...
由于同一个pytorch任务分布在不同的集群在服务发现和master、worker交互通信会存在困难,所以我们这边只演示将同一个pytorch任务提交到同一个集群,通过kosmos的控制面实现将多个pytorch任务调度到不同的集群完成训练。在karmada的控制面上创建训练任务 apiVersion: "kubeflow.org/v1" kind: PyTorchJob metadata: name: ...
loader= DataLoader(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)) ...