PyTorch提供了DistributedDataParallel(DDP)框架,用于加速训练过程。在分布式训练中,数据集处理和读取需要特殊的关注,以确保每个进程分配到不同的数据子集,避免数据重复。为了实现分布式采样,我们需要使用DistributedSampler。DistributedSampler会根据数据集长度、进程总数和当前进程的索引对数据进行分片,确保每个进程处理不同的数据...
因此batch size 不会随着 GPU 的数量增加而增加,ddp 和 ddp2 获得的最终的 batch_size 如下所示: ddp_batch_size = batch_size_per_gpu * num_gpus_per_node * num_nodes ddp2_batch_size = batch_size_per_gpu * num_nodes Pytorch Lightning (pl) 简单 Demo 我们创建一个 test_pl.py 文件,follow...
1.monkey patch. 其实就是动态修改类,包括属性方法等的一种方式。 比如a = A() a.foo = foo之类的,但是怎么在运行前修改呢,类似gevent那样用自己的socket替换, gevent 源码是这样的 from eventlet.green import socket patcher.inject('ftplib', globals(), ('socket', socket)) 1. 2. 然后inject里sys....
PyTorch非常易于使用，可以构建复杂的AI模型。但是一旦研究变得复杂，并且将诸如多GPU训练，16位精度和TPU...
"smddp" 注意 PyTorch Lightning 支援可在 SageMaker AI 資料平行程式庫 1.5.0 版及更新版本中使用。 PyTorch Lightning == v2.1.0 和 PyTorch == 2.0.1 匯入pytorch_lightning程式庫和smdistributed.dataparallel.torch模組。 importlightningasplimportsmdistributed.dataparallel.torch.torch_smddp ...
Lightning提供了高度集成的DDP支持,通过简单的配置即可实现分布式训练。 Ignite的DDP实现 importtorch importtorch.distributedasdist fromignite.engineimportEngine # 初始化分布式环境 dist.init_process_group(backend="nccl") # 训练步骤定义 deftrain_step(engine, batch): model.train() optimizer.zero_grad() x,...
要实现自定义度量,只需子类化基本 Metric 类并实现 __init__()、 update() 和 compute()方法。你所需要做的就是正确调用 add _ state () ,以便使用 DDP 实现自定义度量。使用 add_state()添加的度量状态变量调用 reset()。 代码语言:javascript
Bug description Hi, I am currently testing with IterableDataset and DDP. Total Examples - 10000 Batch_size - 32 NUM_GPUS - 2 . While using IterableDataset , ideally with 2 GPUS, we are supposed to run 157 steps (10000 / 32 batch / 2 gpus...
(net)### 单GPU训练# terminal: python main.py --gpus 1 --batch_size 256# 多GPU训练# 默认用DP dataparallel 但用DDP更好 distributed DP# terminal: python main.py --gpus 2 --distributed_backend ddp### 16 bit 训练 pytorch 1.6 内建 apex# 可能需要修改一定的代码,比如说Loss函数# from F....
Use state-of-the-art distributed training strategies (DDP, FSDP, DeepSpeed) and mixed precision out of the box # Use state-of-the-art distributed training techniquesfabric=Fabric(strategy="ddp")fabric=Fabric(strategy="deepspeed")fabric=Fabric(strategy="fsdp")# Switch the precisionfabric=Fabric(pr...