init_method:初始化方法,可以是TCP连接、File共享文件系统、ENV环境变量三种方式 init_method='tcp://ip:port': 通过指定rank 0(即:MASTER进程)的IP和端口,各个进程进行信息交换。 需指定 rank 和 world_size 这两个参数 init_method='file://path':通过所有进程都可以访问共享文件系统来进行信息共享。需要指定...
func (function): function to execute on each of the process. init_method (string): method to initialize the distributed training. TCP initialization: equiring a network address reachable from all processes followed by the port. Shared file-system initialization: makes use of a file system that ...
torch::autograd::initTorchFunctions(module); 该段代码作用即为初始化例如torch.randint()等函数,再进一步了解该段函数,笔者发现其定义在\csrc\autograd\python_torch_functions_manual.cpp文件中,功能包含绑定c++与python函数,检查错误等等。 torch.randint()最详细解读 下面以torch.randint为例,看看pytorch到底用多...
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: 有两种主要的方式来进行初始化过程:...
create_node：Tracer 往 graph 中插入一个节点时都会调用它，它会返回一个 node，有如下 6 种类型的 node，这也是 trace 过程记录的基本单位；placeholder，一般是整个被 trace 的 Module 或者函数的输入；call_function，函数调用；call_method，对象上的方法调用；call_module，nn.Module 的调用；get_attr，nn....
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456' 1. 通过local_rank来确定该进程的设备:torch.cuda.set_device(opt.local_rank) 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...
dist.init_process_group(backend='xla', init_method='env://') 梯度allreduce通信。 在loss backward后对梯度进行allreduce操作: gradients=xm._fetch_gradients(optimizer) xm.all_reduce('sum', gradients, scale=1.0/xm.xrt_world_size()) 重要 ...
def_mp_fn(rank,world_size):...-os.environ['MASTER_ADDR']='localhost'-os.environ['MASTER_PORT']='12355'-dist.init_process_group("gloo",rank=rank,world_size=world_size)+# Rank and world size are inferred from theXLAdevice runtime+dist.init_process_group("xla",init_method='xla://'...
call_methodcalls a method on a value.nameis as similar.targetis the string name of the method to apply to theselfargument.argsandkwargsrepresent the arguments to invoke the module on,including the self argument outputcontains the output of the traced function in itsargs[0]attribute. This corr...
y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.float32).view(-1,1)# Define the modelclassSimpleNN(nn.Module):def__init__(self, input_dim):super(SimpleNN, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(input_dim,64)self.fc2 = nn.Li...