class torch.distributed.init_process_group { +init_process_group(backend) } class torch.distributed.DistributedDataParallel { +DistributedDataParallel(module) } 结论 通过本文的指导,我们帮助你解决了 “pytorch init_process_group 没反应” 的问题。我们提供了详细的流程、代码和注释,并展示了流程图和类图来帮...
在PyTorch 中,进程组通常是通过 torch.distributed.init_process_group 函数初始化的。这个函数接受一个后端(backend)和一个初始化进程组的 URL 作为参数。例如,当使用 NCCL 后端和 TCP 通信时,可以这样初始化进程组: import torch.distributed as dist dist.init_process_group( backend='nccl', init_method='tcp...
📚 The doc issue "Support for multiple backends is experimental. Currently when no backend is specified, both gloo and nccl backends will be created." is stated in the documentation. I didn't bisect the change, but this is the behavior I ...
WORLD_SIZE:GPU总数,可以在这里设置,也可以在distributed.init_process_group函数里设置。上面的实例通过传入两个参数在distributed.init_process_group函数里设置。 RANK:当前GPU(进程)的下标,可以在这里设置,也可以在distributed.init_process_group函数里设置。上面的实例通过传入两个参数在distributed.init_process_group...
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl',init_method='tcp://localhost:23456',rank=0,world_size=1) 第一个参数是pytorch支持的通讯后端, 后面会继续介绍, 但是这里单机多卡, 这个就是走走过场. 第二个参数是各个机器之间通讯的方式, 后面会介绍, 这里是单机多卡, 设置成localhost就行了, 后面的...
🐛 Describe the bug Initializing torch distributed with NCCL backend: import torch torch.distributed.init_process_group(backend="nccl") Leads to the error of: Traceback (most recent call last): File "main_task_caption.py", line 24, in <mo...
在进行多机多gpu进行训练的时候, 需要先使用torch.distributed.init_process_group()进行初始化. torch.distributed.init_process_group()包含四个常用的参数 backend: 后端, 实际上是多个机器之间交换数据的协议 init_method: 机器之间交换数据, 需要指定一个主节点, 而这个参数就是指定主节点的 world_size: 介绍都...
torch的distributed分布式训练首先需要对进程组进行初始化,这是核心的一个步骤,其关键参数如下: torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=None, world_size=-1, rank=-1, store=None,...) 首先需要指定分布式的后端,torch提供了NCCL, GLOO,MPI三种可用的后端,这三类支持的分布式操作有所不同,因...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method='env://',**kwargs) 参数说明: backend(str): 后端选择,包括 tcp mpi gloo。 init_method(str, optional): 用来初始化包的URL, 用来做并发控制的共享方式。 world_size(int, optional): 参与工作的进程数。
在开始分布式训练之前,需要先建立一个进程组。进程组定义了参与通信的所有进程,可以通过torch.distributed.init_process_group函数完成 importtorch.distributedasdistdist.init_process_group(backend='nccl',init_method='env://',world_size=num_processes,rank=process_rank) ...