print(f"rank = {rank} is initialized") # 单机多卡情况下,localrank = rank. 严谨应该是local_rank来设置device torch.cuda.set_device(rank) tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda() print(tensor) 假设单机双卡的机器上运行,则「开两个终端」,同时运行下面的命令 # TCP方法 python3 test_dd...
n_gpu=torch.cuda.device_count()torch.distributed.init_process_group("nccl",world_size=n_gpus,rank=args.local_rank) 1.2.2.2.2 第二步 torch.cuda.set_device(args.local_rank)该语句作用相当于CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 1.2.2.2.3 第三步 model=DistributedDataParallel(model.cuda(args.local_rank)...
通过local_rank来确定该进程的设备:torch.cuda.set_device(opt.local_rank) 数据加载部分我们在该教程的第一篇里介绍过,主要时通过torch.utils.data.distributed.DistributedSampler来获取每个gpu上的数据索引,每个gpu根据索引加载对应的数据,组合成一个batch,与此同时Dataloader里的shuffle必须设置为None。 多机多卡训练 ...
# torchrun 会处理环境变量以及 rank & world_size 设置 os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost" # 由于这里是单机实验所以直接写 localhost os.environ["MASTER_PORT"] = "12355" # 任意空闲端口 init_process_group(backend="nccl") torch.cuda.set_device(int(os.environ['LOCAL_RANK']))) class Tr...
设置默认设备:使用torch.cuda.set_device()函数来设置默认使用的GPU设备。可以传入一个整数参数,表示选择第几个GPU设备进行计算。例如,torch.cuda.set_device(0)表示选择第一个GPU设备。 将模型和数据移动到GPU:在使用GPU进行计算之前,需要将模型和数据移动到GPU上。可以使用model.to(device)将模型移动到GPU上,其中...
Do I have to call torch.cuda.set_device(local_rank) at some point after torch.distributed.init_process_group() since otherwise the default device will be cpu and the whole program will be slower because of that.Should pytorch flag to users when the default device isn't matching the device...
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=args.world_size, rank=rank) torch.manual_seed(0) model = ConvNet() torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) batch_size = 100 # define loss function (criterion) and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss(...
local_rank], >>> output_device=args.local_rank) classmethod convert_sync_batchnorm(module, process_group=None)[source] Helper function to convert torch.nn.BatchNormND layer in the model to torch.nn.SyncBatchNorm layer. Parameters: module (nn.Module)– containing module process_group (...
("--local_rank", type=int) args = parser.parse_args() dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') torch.cuda.set_device(args.local_rank) n_sample = 100 n_dim = 10 batch_size = 25 X = torch.randn(n_sample, n_dim) Y = torch.randint(0, 2, (n_sample,...
() + xm.set_replication(device, [device]) + train_device_loader = pl.MpDeviceLoader(train_device_loader, device) + model = model.to(device) +else: device = torch.device(f"cuda:{args.local_rank}") torch.cuda.set_device(device) model = model.cuda() model = torch.nn.parallel....