真正报错的原因在“橙色框”中,“红色框”中的报错不需要管,因此只需要关注前面的报错就好。 编辑于 2024-05-22 19:32・IP 属地山东 Torch (深度学习框架) 分布式训练 Bug 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App ...
其中tensor_list,是list,大小是word_size,每个元素为了是gather后,保存每个rank的数据,所以初始化一般使用torch.empty;tensor代表各rank中的tensor数据,其中tensor_list每个分量的维度要与对应的tensor参数中每个rank的维度相同。 API文档链接:torch.distributed.distributed_c10d - PyTorch 2.4 documentation [docs]@_excep...
🚀 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 ...
, ?it/s] ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: -9) local_rank: 0 (pid: 12003) of binary: /root/miniconda3/envs/vicuna/bin/python INFO:torch.distributed.elastic.agent.server.api:Local worker group finished (FAILED). ...
device_id = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) 启动分布式训练:使用所需的参数实例化,并调用TorchDistributor启动训练。 下面是一个训练代码示例: Python复制 frompyspark.ml.torch.distributorimportTorchDistributordeftrain(learning_rate, use_gpu):importtorchimporttorch.distributedasdistimporttorch.nn....
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在使用DDP训练的过程中, 代码需要知道当前进程是在哪一块GPU上跑的, 这里对应的本地进程序号local_rank(区别于多机多卡时的全局进程序号, 指的是一台机器上的进程序号)是由DDP自动从外部传入的, 我们使用argparse获...
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....
distributed.elastic.multiprocessing.api: [ERROR] failed (exitcode: -6) local_rank: 0 (pid: 155074) of binary: /root/miniconda3/envs/szsys_py38/bin/python Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/szsys_py38/lib/python3.8/runpy.py", line 194, in _run_module...
os.environ['LOCAL_RANK'] # 得到在当前node中当前GPU进程的rank os.environ['WORLD_SIZE'] # 得到GPU的数量 1. 2. 3. torchrun 可以完成进程分配工作,不再需要使用mp.spawn手动分发进程,只需要设置一个通用的 main() 函数入口,然后用torchrun命令启动脚本即可 ...
importtorch.distributedasdist-importtorch.multiprocessingasmp+importtorch_xla.core.xla_modelasxm+importtorch_xla.distributed.parallel_loaderaspl+importtorch_xla.distributed.xla_multiprocessingasxmp+importtorch_xla.distributed.xla_backend def_mp_fn(rank,world_size):...-os.environ['MASTER_ADDR']='localho...