使用单机四卡时,测试总Batch Size为64(分发到单台机器的Batch Size为16)和总Batch Size为256(分发到单台机器的Batch Size为64)两种情况。 数据集单机无分布式(Batch Size为64)单机四卡(总Batch Size为64)单机四卡(总Batch Size为256)cats_vs_dogs146s/epoch39s/epoch29s/epoch tf_flowers22s/epoch7s/epoch5s...
比如，有两台8卡机器，这时具有一个group，2个world，每个world_size为8，第一个主机rank=0，显卡编号...
在1.9 版本之后默认加入了TorchElastic来支持分布式训练的弹性容错,并且提供了torchrun来支持启动弹性容错进程。torchrun 相比torch.distributed.launch无需配置 RANK, WORLD_SIZE, MASTER_ADDR 和 MASTER_PORT 等环境变量。torchrun 通过动态 Rendezvous 来帮助训练子进程进行集合通信组网。本文将介绍 PyTorch 弹性容错组网...
在分散式定型中,為了保持梯度下降穩定,實際學習率的計算方式 lr * torch.distributed.get_world_size() 是因為進程群組的批次大小是單一進程的世界大小時間。套用多項式學習速率衰變,並有助於產生較佳的執行模型。 針對[隨機種子],選擇性地輸入要當做種子使用的整數值。 如果您想要確保跨作業的實驗重現性,建議使...
args.lr *= args.world_size # 学习率要根据并行GPU的数倍增实例化数据集可以使用单卡相同的方法,但在sample样本时,和单机不同,需要使用DistributedSampler和BatchSampler。 #给每个rank对应的进程分配训练的样本索引train_sampler=torch.utils.data.distributed.Distribu...
nprocs=world_size, join=True) 完整代码如下: importosimportsysimporttempfileimporttorchimporttorch.distributed as distimporttorch.nn as nnimporttorch.optim as optimimporttorch.multiprocessing as mpfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallel as DDP#On Windows platform, the torch.distributed package onl...
world_size: 多机多卡时代表有几台机器,单机多卡时代表有几块GPU local_rank: 多机多卡时代表某一块GPU, 单机多卡时代表某一块GPU 单机多卡的情况要比多机多卡的情况常见的多。 DP:适用于单机多卡(=多进程)训练。算是旧版本的DDP DDP:适用于单机多卡训练、多机多卡。
world_size(int, optional): 参与这个工作的进程数 rank(int,optional): 当前进程的rank group_name(str,optional): 用来标记这组进程名的 Backends Backends that come with PyTorch PyTorch distributed currently only supportsLinux. By default, the Gloo and NCCL backends are built and included in PyTorch ...
world_size对应于将参与训练的节点总数,是所有训练器和参数服务器的总和。 我们还必须为每个单独的进程传递一个唯一的rank,该值从 0(在其中将运行一个参数服务器)到world_size - 1。 master_addr 和master_port被用来标示 rank 0 进程,其将被各个节点用于发现彼此。 要在本地测试此示例,只需传入localhost和相同...
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)# 为每个进程设置GPUtorch.cuda.set_device(rank) 2. 准备数据加载器 假设我们已经定义好了dataset,这里只需要略加修改使用DistributedSampler即可。代码如下: defget_loader(trainset, testset, batch_size, rank, world_size):...