PyTorch 中的 DDP 和 Elastic 是 PyTorch 中用于支持分布式训练的两个相关组件,在分布式训练中常常结合使用。 DDP 用于在多个 GPU 上实现数据并行的分布式训练。其在每个 GPU 上运行模型的一个副本,并独立进行前向和后向传播。梯度在每次反向传播后进行同步,从而确保所有
🐛 Describe the bug In instances where torch.compile is combined with DDP and checkpointing, the following error is raised: torch.utils.checkpoint.CheckpointError: torch.utils.checkpoint: A different number of tensors was saved during the...
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支持模型并行,而DP并不支持,这意味如果模型太大单卡显存不足时只能使用前...
def run_demo_checkpoint(local_rank, args): # 计算global_rank和world_size global_rank = local_rank + args.node_rank * args.nproc_per_node world_size = args.nnode * args.nproc_per_node setup(global_rank=global_rank, world_size=world_size) print(f"Running DDP checkpoint example on rank...
ddp就比较聪明一点,每个gpu一个独立的进程,这个独立的进程中有完成的model和dataset,但有一个问题就是dataset 在多个独立的进程里是独立维护的,常规的dataset是无法在多个进程里进行信息传输的,因此进程1和进程2之间,在一个epoch里,互相都不知道自己的batch是否重复。 因此就需要distributesampler,看源代码可以知道,dist...
outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank)) labels = torch.randn(20, 10).to(rank) # backward pass loss_fn(outputs, labels).backward() # update parameters optimizer.step() def main(): world_size = 2 mp.spawn(example,
Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 >>>x=torch.tensor([1],requires_grad=True)>>>withtorch.no_grad():...y=x*2>>>y.requires_grad False>>>@torch.no_grad()...defdoubler(x):...returnx*2>>>z=doubler(x)>>>z.requires_grad ...
torch._dynamo.config.optimize_ddp = False from torch.nn import * class Repro(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, L_emb_out_ : torch.Tensor, L_stack0_weight : torch.Tensor, L_stack0_bias : torch.Tensor, s0 : torch.SymInt, s1 : torch...
Example #24Source File: distributed_data_parallel.py From torchbearer with MIT License 5 votes def worker(): setup() print("Rank and node: {}-{}".format(args.rank, platform.node())) model = ToyModel().to('cpu') ddp_model = DDP(model) kwargs = {} ds = datasets.MNIST('./...
Example #1Source File: base_task.py From Doc2EDAG with MIT License 6 votes def _decorate_model(self, parallel_decorate=True): self.logging('='*20 + 'Decorate Model' + '='*20) if self.setting.fp16: self.model.half() self.model.to(self.device) self.logging('Set model device to ...