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: ...
近期一直在用torch的分布式训练,本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell),从基本概念,初始化启动,以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子:torch-ddp-examples。 基本概念 DistributedDataParallel(DDP)是依靠多进程来实现数据并行的分布式训练方法...
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作为一款广受欢迎的深度学习框架,提供了多种并行训练策略,其中分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)以其高效性和灵活性成为了大规模训练的首选方案。 数据并行基础 数据并行是最简单且常用的分布式训练策略。在数据并行的框架下,训练数据集被划分为多个批次,每个批次进一步被分割成多个子集,每个计算设备...
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。
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...