设置分布式采样器DistributedSampler 使用DistributedDataParallel封装模型 使用torchrun或者mp.spawn启动分布式训练 2.1 初始化进程组 进程组初始化如下: torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=None, world_size=-1, rank=-1, store=None, ...) backend: 指定分布式的后端,torch提供了NCCL, GLOO,...
API文档链接:torch.distributed.distributed_c10d - PyTorch 2.4 documentation [docs]@_exception_loggerdefall_reduce(tensor,op=ReduceOp.SUM,group=None,async_op=False):"""Reduces the tensor data across all machines in a way that all get the final result.After the call ``tensor`` is going to b...
Source File: distributed_utils.py From conditional-motion-propagation with MIT License 6 votes def __init__(self, dataset, total_iter, batch_size, world_size=None, rank=None, last_iter=-1): if world_size is None: world_size = dist.get_world_size() if rank is None: rank = dist....
torch.distributed.get_rank(group=) 返回当前进程组的排名 Rank是分配给分布式进程组中每个进程的唯一标识符。它们总是从0到world_size的连续整数。 torch.distributed.get_world_size(group=) 返回当前进程组中的进程数 torch.distributed.is_initialized() 检查是否已初始化默认进程组 torch.distributed.is_mpi_avai...
🚀 The feature, motivation and pitch For a symmetry with torch.distributed.get_global_rank it would be useful to add torch.distributed.get_local_rank rather than have the user fish for it in the LOCAL_RANK env var. This feature is almost ...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method=None,timeout=datetime.timedelta(0,1800),world_size=-1,rank=-1,store=None,group_name='')[source] 初始化默认的分布式进程组,并且也会初始化分布式包。 There are 2 main ways to initialize a process group: ...
rank(int_,_可选) - 当前进程的等级。 group_name(str_,_可选) - 组名称。请参阅init方法的说明。 torch.distributed.get_rank() 返回当前进程的排名。 Rank是分配给分布式组中每个进程的唯一标识符。它们总是连续的整数,范围从0到world_size。
distributed distributions div divide dll dll_path dll_paths dlls dot double dropout dropout_ dsmm dstack dtype eig einsum embedding embedding_bag embedding_renorm_ empty empty_like empty_meta empty_quantized empty_strided enable_grad eq equal erf erf_ erfc erfc_ erfinv exp exp2 exp2_ exp_ ...
Rank是分配给分布式组中每个进程的唯一标识符。它们总是连续的整数,范围从0到world_size。 torch.distributed.get_world_size() 返回分布式组中的进程数。 目前支持三种初始化方式: TCP初始化 有两种方法来初始化使用TCP,这两种方法都需要可以从所有进程访问的网络地址和所需的world_size。第一种方法需要指定属于等级...
if ts.distributed.get_rank() == 0: state_dict = torch.load('resnet50.pt')# relocate state_dict() for all ranksstate_dict = ts.relocate_state_dict(model, state_dict)model.load_state_dict(state_dict) # load as before 现在我们已经完成了在 ImageNet 上为 shard 训练添加代码， 然后...