设置并行训练:在你的训练代码中,你需要设置多进程环境,创建进程,初始化DDP环境,并将模型包装在DDP中。 pythonCopy code def main(rank, world_size): # 设置DDP环境 dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') # 创建模型 model = Net() model = nn.parallel.DistributedDataParallel(...
与DDP相同的是,先初始化,再根据进程设置当前设备,然后使用torch.utils.data.distributed.DistributedSampler来产生每个GPU读取数据的索引。 不同的是接下来几个操作,horovod不需要使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel,而是通过使用horovod的两个库,通过hvd.DistributedOptimizer和hvd.broadcast_parameters分别对优化器和...
在DDP中, 所有模型都是以相同的参数被初始化, 同时训练过程中的梯度会在backward pass中被同步, 这就保证了在optimizer的优化过程中所有模型的参数保持一致. 多线程执行 最后, 我们需要在每一个Node上启动nproc_per_node个Process, 这一步可以使用torch.distributed.launch/torchrun/multiprocessing来实现: 虽然为了代...
(rank) ddp_model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank]) optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01) # Dummy dataset and dataloader dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.randn(64, 1, 28, 28), torch.randint(0, 10, (64,))) sampler = ...
其中第二条并没有在上面的代码中体现,原因是为了让用户少改代码,torch-xla将mark_step封装到了dataloader中,实际上不考虑DDP的完整训练的过程可以简写如下: 代码语言:javascript 复制 device=xm.xla_device()model=model.to(device)fordata,labelinenumerate(dataloader):data,label=data.to(device),label.to(device...
init_process_group(backend) device = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) if use_gpu else "cpu" model = DDP(createModel(), **kwargs) sampler = DistributedSampler(dataset) loader = DataLoader(dataset, sampler=sampler) output = train(model, loader, learning_rate) dist.cleanup() return outpu...
10dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', rank=rank, world_size=world_size) 11 12model = MyModel() 13model = DDP(model, device_ids=[rank], output_device=rank) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
in forward else self._run_ddp_forward(*inputs, **kwargs) File "/scicore/home/engel0006/GROUP/pool-engel/soft/tomotwin/tomotwin_env/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/parallel/distributed.py", line 1355, in _run_ddp_forward return self.module(*inputs, **kwargs) # type: ignore[ind...
__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3) def forward(self, x): pass net_1 = model() optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr) scheduler_1 = StepLR(optimizer_1, step_size=3, gamma=0.1) print("初始化的学习...
为什么要引入DDP(DistributedDataParallel)? 1、DP在每个训练批次(batch)中,因为模型的权重都是在 一个进程上先算出来 然后再把他们分发到每个GPU上,所以网络通信就成为了一个瓶颈,而GPU使用率也通常很低。 2、因为它在每一次的前向传播的时候把模型也复制了(即每次更新都复制一遍模型),并且单进程多线程会造成GIL...