1. 理解torch.distributed.launch和torchrun的基本概念 torch.distributed.launch:这是PyTorch早期版本中使用的一种启动多进程分布式训练的工具。它简化了多GPU训练的启动过程,但配置相对复杂,且随着PyTorch版本的更新,逐渐被torchrun所取代。 torchrun:这是PyTorch 1.9版本引入的一个新的分布式训练启动工具,用于替代旧的to...
近年来,torchrun(以前称为torch.distributed.launch)已成为PyTorch多进程训练中的重要工具。本文将介绍如何使用torchrun来控制Python版本,并提供一些实用的代码示例。 什么是torchrun? torchrun是 PyTorch 提供的一个命令行工具,用于以分布式模式启动训练脚本。它简化了在多核或多机器环境中执行 PyTorch 代码的过程。此工...
目前,官方现在已经建议废弃使用torch.distributed.launch,而是建议使用torchrun。在torchrun中,--use_env这个参数被废弃了并作为默认设置在torchrun中,从而强制要求用户从环境变量的LOACL_RANK里获取当前进程在本机上的rank。 在使用torch.distributed.launch运行代码后,每个进程都将设置五个参数(MASTER_ADDR、MASTER_PORT...
torchrun是 PyTorch 提供的一个命令行工具,它自动启动分布式训练环境并启动多个进程。通常用于在多个节点(例如,多个GPU或多个机器)上启动并行训练。 它是torch.distributed.launch的替代品,提供更简洁的配置和更好的支持。 torch.multiprocessing.spawn: 是一个 Python API,用于在单个机器(或单个进程)上启动多个子进程。
首先,torchrun命令背后的代码入口在这里: Pytorch从1.9.0版本开始支持torchrun的启动方式,在之前版本的torch.distributed.launch接口的基础之上做了一些增强。 torch/distributed/launcher/api.py agent=LocalElasticAgent(spec=spec,start_method=config.start_method,log_dir=config.log_dir)# ...try:result=agent.run...
torchrun: 主要用于分布式训练,特别是在多机或多卡训练时。 torchrun是 PyTorch 提供的一个命令行工具,它自动启动分布式训练环境并启动多个进程。通常用于在多个节点(例如,多个GPU或多个机器)上启动并行训练。 它是torch.distributed.launch的替代品,提供更简洁的配置和更好的支持。
按照笔者个人经验,如果算法程序是提供给别人用的,那么mp.spawn更方便,因为不用解释launch的用法;但是如果是自己使用,launch更有利,因为你的内部程序会更简单,支持单卡、多卡DDP模式也更简单。 Torchrun 调用方式 Torchrun是pytorch新提出的多进程执行命令, 可完全代替 torch.distributed.launch, 其命令区别为: ...
配置分布式环境的调试参数，涉及使用如torchrun或deepspeed等工具进行多GPU训练。以pycharm进行代码调试时，首先确保将运行文件的绝对路径放置于"Script"区域。对于torchrun而言，其底层是运行torch/distributed/launch.py文件，因此在pycharm中应将launch.py的完整路径加入至"Script"，而其它命令参数则应列在"...
❓ Questions/Help/Support Hi, I noticed that when I run the DDP program with torch.distributed.launch, pytorch indicates that torch.distributed.launch is about to be deprecated. dancer@server:~/dev$ python3 -m torch.distributed.launch --n...
将上述代码保存为 run.sh 文件: nano run.sh # 粘贴代码 chmod +x run.sh # 赋予可执行权限 2. 编写训练脚本 确保train.py 支持分布式训练,可以包含如下初始化代码: import torch.distributed as dist # 初始化分布式训练 dist.init_process_group(backend="nccl") rank = dist.get_rank() # 获取当前进...