基本上是一篇教程的翻译,原文链接: Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io 后续等我把这些并行计算的内容捋清楚了,会再自己写一份更详 细的 tutorial~ 注意:需要在每一个进程设置相同的随机种子,以便所有模型权 重都初始化为相同的值。 1. 动机 加速神经网络训练最简单的办法就...
在分布式训练中,设置MASTER_ADDR和MASTER_PORT是非常重要的步骤,尤其是在使用 PyTorch 的分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)时。以下是对这两个环境变量的详细解释以及它们的作用。 MASTER_ADDR 和 MASTER_PORT 的作用 MASTER_ADDR: 这个变量指定了主节点的地址。主节点是负责协调和同步所有其他进程的节点。
评估的代码也和单卡比较类似,唯一的区别就是,如果使用了DistributedSampler,在计算指标时,需要 gather 每个进程上的 preds 和 gts,然后计算全局指标。 defevaluate(model,test_loader,rank):model.eval()total_preds=[]total_targets=[]withtorch.no_grad():fordata,targetsintest_loader:data,targets=data.to(rank...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # Parameters and DataLoaders input_size = 5 output_size = 2 batch_size = 30 data_size = 100 # Device device = torch.device("cuda:0...
importosimporttimeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.data.distributedimportDistributedSamplerfromtorchvisionimportdatasets, transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定...
from torch.utils.data import DataLoadertrain_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=self.BATCH_SIZE, num_workers=4, sampler=dist_train_samples, pin_memory=True,)模型初始化 对于多卡训练在初始化模型后，还要将其分配给每个GPU。from torch.nn.parallel import DistributedDataParalle...
import osfrom datetime import datetimefrom time import timeimport argparseimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torchimport torch.nn as nnimport torch.distributed as distfrom torch.nn.parallel import DistributedDataParallel 接下来，我们将检查GPU import subprocessresult = subprocess....
详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客 DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N NN 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。如下图: nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1] DDP支持模型...
1: torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 这个从名字上就能看出来与DataParallel相类似,也是一个模型wrapper。这个包是实现多机多卡分布训练最核心东西,它可以帮助我们在不同机器的多个模型拷贝之间平均梯度。 2: torch.utils.data.distributed.DistributedSampler ...
为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。 分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术。 分布式训练作业使您能够克服单GPU内存瓶颈，通过同时利用多个GPU来开发更大，功能更强大的模型。这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel API在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。 我们会...