程序内部错误:在程序内部,如果RANK变量的值被错误地修改或覆盖,也可能导致RANK变量不一致的问题。三、解决RANK变量不一致问题的方案为了解决RANK变量不一致的问题,可以采取以下几种方案: 检查启动脚本:确保在启动分布式训练时,RANK变量的值已经被正确设置,并且确保在不同的节点上RANK变量的值一致。 避免环境变量冲突:尽...
使用.item()打印标量数据 你可以直接打印变量,但是建议使用variable.detach()或variable.item()。在早期的PyTorch版本< 0.4中,必须使用.data访问一个变量的张量。 在nn.Module中使用函数调用而不是直接用forward 下面这两种方式是不一样的: output = self.net.forward(input) # they are not equal! output = se...
张量包含了一个数据集合,这个数据集合就是原始值变形而来的,它可以是一个任何维度的数据。tensor的rank就是其维度。 Rank本意是矩阵的秩,不过Tensor Rank和Matrix Rank的意义不太一样,这里就还叫Rank。Tensor Rank的意义看起来更像是维度,比如Rank =1就是向量,Rank=2 就是矩阵了,Rank = 0 就是一个值。 一、...
单机的进程index即为local_rank,nnodes代表单机显卡数量,os.environ['RANK']获取机器的rank值,通过rank*nnodes + local_rank 计算全局训练的索引,nnodes * int(os.environ['WORLD_SIZE']) 计算全局训练的进程数量 根据计算的全局索引,全局数量 初始化进程通信 model.to(local_rank)将模型放置于本地单机的显卡上...
group 0的group_rank_base为0,group 1的group_rank_base为3。 一、DataParallel和DistributedDataParallel pytorch提供了两种分布式训练的接口,DataParallel(单机多卡)和DistributedDataParallel(多机单卡,多机多卡)。 (一)DataParallel(DP) 先看下DataParallel的工作原理: ...
我们在这里介绍阶(rank)这个词,是因为它通常用于深度学习中,指的是给定张量中存在的维数。这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。 阶和轴 张量的阶告诉我们访问(引用)张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。 A tensor's rank tells us how many indexes are needed to ...
local rank:进程内的 GPU 编号,非显式参数,这个一般由 torch.distributed.launch 内部指定。例如, rank = 3,local_rank = 0 表示第 3 个进程内的第 1 块 GPU。 0x02 设计思路 分布式训练最主要的问题就是:worker 之间如何通信。为了解决通信问题,PyTorch 引入了几个概念,我们先分析通信的需求,然后看看 PyTor...
rank 的集合可以认为是一个全局GPU资源列表。 local rank:进程内的 GPU 编号,非显式参数,这个一般由 torch.distributed.launch 内部指定。例如, rank = 3,local_rank = 0 表示第 3 个进程内的第 1 块 GPU。 0x02 设计思路 分布式训练最主要的问题就是:worker 之间如何通信。为了解决通信问题,PyTorch 引入了...
group 0的group_rank_base为0,group 1的group_rank_base为3。 一、DataParallel和DistributedDataParallel pytorch提供了两种分布式训练的接口,DataParallel(单机多卡)和DistributedDataParallel(多机单卡,多机多卡)。 (一)DataParallel(DP) 先看下DataParallel的工作原理: ...
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...