torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0])) model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=None, output_device=gpus[0] 1. 2. 3. DDP方式 上面DP是比较简单的单机多卡的实现方式,但DDP是更高效的方式,不过实现要多几行代码。 该部分代码由读者投稿,非本人原创。 import torch import ...
torch.cuda.set_device(int(os.environ['LOCAL_RANK']))) class Trainer: def __init__( self, model: torch.nn.Module, train_data: DataLoader, optimizer: torch.optim.Optimizer, save_every: int, snapshot_path: str, # 保存 snapshots 的位置 ) -> None: self.gpu_id = int(os.environ['LOCA...
设置设备:使用torch.cuda.set_device来设置当前进程使用的GPU。 封装模型:使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来封装模型,使其能够在多个GPU上并行训练。 分割数据:使用torch.utils.data.distributed.DistributedSampler来分割数据集,确保每个进程处理不同的数据。 3. 实现一个简单的torch多卡并行计算示例 下面是...
使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一行代码即可 torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低,如果model.cuda()中指定了参数,那么torch.cuda.set_device()会失效,而且py...
python torch.cuda.set_device(args.gpu) # master gpu takes up extra memory torch.cuda.empty_cache() model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])对数据集进行分布式分配,注意DataLoader的shuffle,这是分布式训练shuffle的常用设置方式,即使用DistributedSampler...
2、dist.init_process_group(backend="nccl"),使用多卡训练需要提前做个初始化。 3、device = torch.device(f"cuda:{local_rank}");model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(SimpleModel().to(device), device_ids=[local_rank],output_device=local_rank),获取该进程的device;如果多卡训练模型就要用...
torch.cuda.set_device(local_rank)设置环境CUDA序号 数据集设置: train_dataset=Dataset(...)train_sampler=DistributedSampler(train_dataset)train_loader=Dataloader(dataset=train_dataet,sampler=train_sampler,shuffle=False)val_set=Dataset()val_loader=Dataloader(dataset=val_set) ...
'''DDP使用torch.distributed.launch,从命令行启动''' # 需要定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=-1) args = parser.parse_args() torch.cuda.set_device(args.local_rank) device = torch.device('cuda', args.local_rank) torch...
目前cann版本是6.3.RC2,pytorch-npu版本是1.11.0,之前在cuda环境下一个模型采用单机多卡的方式(torch.nn.DataParallel),现在参照官网示例采用hccl: torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",rank=args.local_rank,world_size=1) 加载模型时采用: ...
torch.cuda.set_device(rank) trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (1.0,))]) data_set = torchvision.datasets.MNIST('./data', train=True, transform=trans, target_transform=None, download=True) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampl...