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
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...
shuffle=True)# [*]test_sampler=DistributedSampler(test_data,shuffle=False)# [*]train_dataloader=DataLoader(training_data,batch_size=batch_size,sampler=train_sampler)# [*] sampler=...test_dataloader=DataLoader(test_data,batch_size=batch_size,sampler=test_sampler)# [*] sampler=......
torch.utils.data.BatchSampler: 在一个batch中封装一个其他的采样器, 返回一个 batch 大小的 index 索引 torch.utils.data.DistributedSample: 将数据加载限制为数据集子集的采样器。与torch.nn.parallel.DistributedDataParallel结合使用。 在这种情况下,每个进程都可以将DistributedSampler实例作为DataLoader采样器传递 3 ...
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...
class torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last): 在一个batch中封装一个其他的采样器。 class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None):采样器可以约束数据加载进数据集的子集。
import torch.distributed as dist from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler 在有写操作时,注意判断local_rank 初始化 dist.init_process_group(backend='nccl') torch.cuda.set_device(self.opt.local_rank) torch.autograd.set_detect_anomaly(True) #检查异常使用,训练时需注释掉 self.device...
WeightedRandomSampler BatchSampler DistributedSampler 数据加载器 torch.utils.data.DataLoader 类是Pytorch数据加载的核心. 它表示数据集上的Python iterable,并支持下面这些功能,这些选项由 DataLoader进行设置: map-style and iterable-style datasets, customizing data loading order, ...
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...
训练集的dataloader的shuffle只能设置为False,DistributedSampler会进行shuffle,如果dataloader再shuffle的话会打乱次序,导致多进程分配的数据不对 batch_size设置的是每个进程的,因此不需要像dataparalle一样乘以卡数 对验证集可以不做修改,如果每个进程不同的话需要再整合所有进程的结果 ...