因为DDP指的是数据并行的分布式,一般适用于单张GPU能够加载一个完全的模型,这一点在PyTorch的-DDP官网文档有说明。明确这点后,再继续往下看: 1 基本使用 直接放一个简单的列子来看一下,单卡到多卡用户的代码如何修改。 这里采用一个简单的MNIST分类例子来分析,从单卡代码到分布式变动了哪些地方。 单卡版本: ...
本篇内主要参考自Pytorch论文DDP论文:PyTorch Distributed- Experiences on Accelerating Data Parallel Training和Pytorch 源码distributed.py,reducer.cpp。大家也可以自行查看分析。 2 快速回顾 在介绍DDP的实现算法之前,我们先来快速回顾下如何通过DDP来实现分布式训练。 下面的代码展示了一个极简的DDP样例,与单机训练代码...
transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定义classLeNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=100):super(LeNet, self)._
PyTorch中的DDP技术为大规模深度学习模型的训练提供了高效、灵活的解决方案。通过多进程并行计算和梯度同步机制,DDP显著提高了训练速度和资源利用率。在实际应用中,合理配置DDP环境并封装模型是实现高效训练的关键步骤。希望本文能帮助读者更好地理解并应用DDP技术,加速深度学习模型的训练过程。相关文章推荐 文心一言接入指南...
pytorch ddp各进程同步 pytorch单机多卡训练 一、几个比较常见的概念: rank: 多机多卡时代表某一台机器,单机多卡时代表某一块GPU 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...
而在pytorch中的DDP实际就是使用了Ring-ALLReduce来实现AllReduce算法。 DDP的执行流程大致如下: 各个GPU首先进行环境初始化和模型的广播,使初始状态相同。然后初始化模型bucket和reducer。在训练阶段,通过采样获取数据,计算前向传播,然后进行反向传播和使用all-reduce进行梯度同步,最后完成参数的更新。
PyTorch 分布式数据并行 顾名思义,torch.distributed旨在配置分布式训练。你可以使用它配置多个节点进行训练,例如:多机器下的单个 GPU,或者单台机器下的多个 GPU,或者两者的任意组合。 为了将上述代码转换为分布式训练,必须首先定义一些设置配置,具体细节请参阅DDP 使用教程 ...
三、正式开始DDP介绍训练模式设置 1.导入包 importtorchimporttorchvisionprint("current torch version is {}".format(torch.__version__))print("current torchvision version is {}".format(torchvision.__version__))importsys from models.resnetimport*from torchvisionimportdatasets,transformsimportosimporttorch....
This topic describes three methods of using a training job to start PyTorch DDP training and provides their sample code.Use PyTorch preset images and run the mp.spawn com
edited by pytorch-botbot 🐛 Describe the bug Hello, when I am using DDP to train a model, I found that using multi-task loss and gradient checkpointing at the same time can lead to gradient synchronization failure between GPUs, which in turn causes the parameters of the model on differen...