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(...
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...
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(...
ddp可以应用于单机多卡(此时可以理解为多节点n的n=1的特殊情况)也可以应用于多机多卡, 将数据移动到设备。 传输和同步gradients。 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...
def_mp_fn(rank,world_size):...-os.environ['MASTER_ADDR']='localhost'-os.environ['MASTER_PORT']='12355'-dist.init_process_group("gloo",rank=rank,world_size=world_size)+# Rank and world size are inferred from theXLAdevice runtime+dist.init_process_group("xla",init_method='xla://'...
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. ...
from torch.nn.parallelimport DistributedDataParallel as DDP #初始化分布式训练环境 dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='file:/path/to/hostfile', world_size=2, rank=0) #创建模型和优化器 model = torchvision.models.resnet50() model = DDP(model) optimizer = torch.optim.SGD(mode...
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...
def__init__(self,inplace:bool=False):super(ReLU,self).__init__()self.inplace=inplace defforward(self,input:Tensor)->Tensor:returnF.relu(input,inplace=self.inplace) 这里的F.relu类型为function,若再剥开一层,其实际包裹的函数类型为builtin_function_or_method,这也是真正完成运算的部分。这些部分...
# 切换以启用/禁用 ddpuse_ddp=Trueifuse_ddp: importos importtorch.distributedasdist fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP os.environ["MASTER_ADDR"] ="127.0.0.1"os.environ["MASTER_PORT"] ="29500"dist.init_process_group("nccl",rank=0,world_size=1) ...