torch.distributed.init_process_group(backend=None,init_method=None,timeout=None,world_size=-1,rank=-1,store=None,group_name='',pg_options=None,device_id=None) 2.2.1 torch层通讯资源申请 在init_process_group的函数中,首先会创建一个rendezvous_iterator用于底层通讯。 rendezvous_iterator=rendezvous(...
在torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(简称DDP)中,init_method参数用于指定分布式环境中进程如何初始化以及它们之间如何通信。init_method可以通过多种方式设置,其中包括使用URL来指定初始化方法。下面我将详细解释如何通过URL设置init_method参数,并提供具体的示例。 1. 了解torch.nn.parallel.DistributedDataParallel的...
torch.distributed.init_process_group 提供两种初始化的方式: 方式一:显示指定 store 此方式必须同时提供 rank 和world_size。 方式二:指定 init_method(tcp、env、file) 如果既没有指定 store 也没有指定 Init_method,默认使用 env:// 作为init_method,后续会通过 RANK 和WORLD_SIZE 环境变量获取 rank 和worl...
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://',world_size=2, rank=args.local_rank) 这句之前,使用ctrl+c后出现 torch.distributed.elastic.multiprocessing.api.SignalException: Process 214426 got signal: 2 torch.distributed.elastic.multiprocessing.api.SignalException: Process ...
distributed_init_method), flush=True) if args.distributed_init_method.startswith('tcp://'): torch.distributed.init_process_group( backend=args.distributed_backend, init_method=args.distributed_init_method, world_size=args.distributed_world_size, rank=args.distributed_rank) else: torch.distributed....
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', kwargs) 初始化分布式包。 参数: backend (str) - 要使用的后端的名称。根据构建时配置有效值包括:tcp,mpi和gloo。 init_method(str_,_可选) - 指定如何初始化包的URL。 world_size(int_,_可选) - 参与作业的进程数。 rank(int_...
警告:从 PyTorch v1.7 开始,Windows 对分布式软件包的支持仅涵盖与 Gloo 后台、FileStore 和 DistributedDataParallel 的collective communications(聚合通信)。因此,init_process_group()中的 init_method 参数必须指向一个文件。 这个只适用于本地和共享文件系统: ...
torch.distributed.deprecated.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs) 初始化分布式包 参数: backend(str)-待使用后台的名字。取决于构建时配置有效值,包括:tco,mpi,gloo以及nccl。 init_method(str,optional)-指定如何初始化包的URL ...
简介:torch.distributed.init_process_group(‘gloo’, init_method=‘file://tmp/somefile’, rank=0, world_size=1 torch.distributed.init_process_group(‘gloo’, init_method=‘file://tmp/somefile’, rank=0, world_size=1) 执行时卡死,按照如下修改...
在开始分布式训练之前,需要先建立一个进程组。进程组定义了参与通信的所有进程,可以通过torch.distributed.init_process_group函数完成 importtorch.distributedasdistdist.init_process_group(backend='nccl',init_method='env://',world_size=num_processes,rank=process_rank) ...