获得rank和world_size后,就可以用torch.distributed.init_process_group初始化分布式环境。 在初始化之后的任何地方,都可以用torch.distributed.get_rank和torch.distributed.get_world_size来获取当前进程序号和总进程数。 另外需要提的一点是,torch并没有local_rank 这个概念。这是一些训练框架自己定义的,通常用来表示当...
More from torch.distributed .broadcast() .reduce() .get_world_size() .new_group() .get_rank() ._backend() .all_gather() .gather() .all_reduce() .is_available() ._clear_group_cache() .init_process_group() .is_initialized() .barrier() .recv() .get_...
DistributedSampler把所有数据分成N份(N为worldsize), 并能正确的分发到不同的进程中,每个进程可以拿到一个数据的子集,不重叠,不交叉 torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True, seed=0, drop_last=False) dataset: 需要加载的完整数据集 num_replicas...
将所有步骤组合在一起,完整的代码如下: importtorchimporttorch.distributedasdist# 初始化分布式环境dist.init_process_group(backend='nccl')# 获取当前进程的 Rank 号rank=dist.get_rank()print(f'当前进程的 Rank 号是:{rank}') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 结果展示 通过上述代码,你就能够成功...
② 在程序内部函数获取,这种情况下不需要命令行引入torch.distributed.launch,但不常用...。命令行键入时,需要在开头添加:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 local_rank=torch.distributed.get_rank() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3)初始化通信 torch.distributed.init_process_group(backend='nccl') ...
🚀 The feature, motivation and pitch For a symmetry with torch.distributed.get_global_rank it would be useful to add torch.distributed.get_local_rank rather than have the user fish for it in the LOCAL_RANK env var. This feature is almost ...
之前使用的比较老的torch 1.8.1,换到torch 2.0后报错 "rank 1 and rank 0 both on CUDA device 35000" 将main函数开头部分的初始化 ```python distributed.init_process_group(b
通过torchdistributedgetrank函数获取。torchdistributedgetrank是PyTorch中用于获取当前进程在分布式环境中的排名的函数。当通过spawn启动ddp时，每个进程都会被分配一个唯一的排名，这个排名用于标识该进程在分布式计算集群中的位置。所以通过torchdistributedgetrank函数可以获取。
针对你提出的“error initializing torch.distributed using tcp:// rendezvous: rank parameter”问题,以下是对可能原因的分析及解决方案: 分析torch.distributed初始化错误的原因: 这个错误通常发生在尝试初始化torch.distributed时,环境变量或初始化参数设置不正确。特别是rank参数,它用于指定当前进程的唯一标识符,在分...
ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练任务