sampler =DistributedSampler(dataset) loader= DataLoader(dataset, sampler=sampler)forepochinrange(start_epoch, n_epochs): sampler.set_epoch(epoch)#设置epoch 更新种子train(loader) 模型的分布式训练封装。将单机模型使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行封装,如下: torch.cuda.set_device(local_rank)...
在每个 epoch 开始之前,需要使用 train_sampler.set_epoch(epoch)为 train_sampler 指定 epoch,这样做可以使每个 epoch 划分给不同进程的 minibatch 不同,从而在整个训练过程中,不同的进程有机会接触到更多的训练数据 使用启动器进行启动。不同启动器对应不同的代码。torch.distributed.launch 通过命令行的方法执行,...
与单GPU不同的地方:rain_sampler.set_epoch(epoch),这行代码会在每次迭代的时候获得一个不同的生成器,每一轮开始迭代获取数据之前设置随机种子,通过改变传进的epoch参数改变打乱数据顺序。通过设置不同的随机种子,可以让不同GPU每轮拿到的数据不同。后面的部分和单...
sampler.set_epoch(epoch) for batch, x, y in enumerate(dataloader): # 后续的训练代码 # ... 因此,仅仅在初始化 DistributedSampler 时设置 shuffle=True 是无法真正打乱数据的。另外,由于pytorch的具体实现,当指定了 torch.utils.data.DataLoader 的sampler 参数时, 该 DataLoader构造器中的 shuffle参数必须为...
在每一次迭代前,通过set_epoch来设置一个random seed,这样每次运行才会将每个epoch的数据都shuffle,并且让每个GPU拿到的数据不同。 train_sampler.set_epoch(epoch) valid_sampler.set_epoch(epoch) 1. 2. 6.启动分布式训练 这部分有两种写法:torch.distributed.launch和torchrun。
因为假如不做shuffle,每个epoch加载数据的顺序都是一样的,不利于训练的随机性和鲁棒性。实现方式是在每个epoch执行前加一句: trainloader.sampler.set_epoch(epoch) 这一步在sampler内部将epoch作为随机数种子,对数据进行了重排。 4.模型保存与加载 模型保存:由于使用DDP后,模型在每个GPU上都复制了一份,而且被包装...
train_sampler.set_epoch(epoch) #set_epoch是官方定义的函数。使多个 epoch 的数据能够在一开始DistributedSampler组装的时候就shuffle打乱顺序。 否则,dataloader迭代器产生的数据将始终使用相同的顺序。 mean_loss = train_one_epoch(model=model, optimizer=optimizer, ...
step 5: 在epoch训练前设置set_epoch train_sampler.set_epoch(epoch) 在后面解释为什么要设置set_epoch step 6: 修改模型的保存方式 因为每个进程的模型是一样的,我们只用在某一个进程上保存模型就行,默认使用0进程保存模型 ifdist...
RandomSampler初始化形式:torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None, generator=None)。RandomSampler初始化参数除了data_source还有以下2个。 num_samples: 指定采样的数量,默认是所有。 replacement: 默认是False,若为True,则表示可以重复采样,即同一个样本可以重复采样,这样可能...
训练开始时需要在DistributedSampler上设置 epoch，这样数据在 epoch 之间进行打乱，并且保证在每个 epoch 中使用相同的排序。for epoch in range(1, self.EPOCHS+1): dist_train_samples.set_epoch(epoch)对于DataLoader中的每个批次，将输入传递给GPU并计算梯度。for cur_iter_data in (loaders["train"]): ...