DistributedSampler 被误认为不是分布式的替换函数,可能是因为它在名称上没有直接体现“分布式”字样,或者是因为某些开发者对其在分布式训练中的作用理解不够深入,误以为它只是一个普通的数据采样器。然而,实际上,DistributedSampler 是专为分布式训练设计的,它能够在多个进程之间协调数据划分,确保每个进程处理不同的数据子...
DistributedSampler把所有数据分成N份(N为worldsize), 并能正确的分发到不同的进程中,每个进程可以拿到一个数据的子集,不重叠,不交叉 torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True, seed=0, drop_last=False) dataset: 需要加载的完整数据集 num_replicas...
data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler) net = ConvNet() net = net.cuda() net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net, device_ids=[rank]) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() opt = torch.optim.Adam(net.pa...
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) 对训练数据集做修改。将dataloader的sampler修改为DistributedSampler,这样保证其每个进程采样的数据是...
理解Python的迭代器是解读 PyTorch 中torch.utils.data模块的关键。 在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) __len__(self): 定义当被len()函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 ...
🚀 Feature Right now, torch.utils.data.DistributedSampler has two modes of dealing with datasets where len(dataset) % num_replicas != 0: if drop_last=False, then we "pad" the dataset with extra samples, or if drop_last=True, we drop the l...
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) model = MyModel() model = model.cuda() ...
utils.data.DataLoader( train_dataset, batch_size=bs, shuffle=(train_sampler is None), num_workers=workers, pin_memory=True, collate_fn=fast_collate, sampler=train_sampler) val_dataset, val_sampler = create_validation_set(valdir, val_bs, sz, rect_val=rect_val, distributed=distributed) val...
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 多机多卡训练的一般有两种实现方式,一种是上面这个DDP方式,这里我们就不再介...
初始化DistributedSampler 初始化DataLoader:初始化DataLoader时, 应传入sampler参数 batch_size=64//world_size# [*] // world_sizetrain_sampler=DistributedSampler(training_data,shuffle=True)# [*]test_sampler=DistributedSampler(test_data,shuffle=False)# [*]train_dataloader=DataLoader(training_data,batch_siz...