Pytorch 分布式訓練
一些分布式系統的基本概念 group 進程組。默認情況只有一個組，一個 job 為一個組，也為一個 world world size 全局進程個數 rank 表示進程序號，用於進程間的通訊。rank=0 的主機為 master 節點 local rank 進程 ...
原文：pytorch分布式訓練
第一篇 pytorch分布式訓練 在pytorch . . ，torch.distributed中的功能可以分為三個主要的組件： Distributed Data Parallel Training DDP 是一個廣泛采用的單程序多數據訓練方法。使用DDP，模型會被復制到每個進程，然后每個模型副本會被輸入數據樣本的不同子集。DDP負責梯度通信以保持模型副本的同步，並將其與梯度計算重疊以加快訓練速度 ...
2020-11-06 16:57 0 1477 推薦指數：
相關推薦
pytorch 分布式訓練
1.初始化進程組dist.init_process_group(backend="nccl")backend是后台利用nccl進行通信 2.使樣本之間能夠進行通信train_sampler = to ...
PyTorch分布式訓練
分布式訓練 ...
[源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(6)---監控/容錯
[源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(6)---監控/容錯 目錄 [源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(6)---監控/容錯 0x00 摘要 0x01 總體邏輯 1.1 Node集群角度 ...
[源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(3)---代理
[源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(3)---代理 目錄 [源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(3)---代理 0x00 摘要 0x01 總體背景 1.1 功能分離 1.2 ...
[源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(1) --- 總體思路
[源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(1) --- 總體思路 目錄 [源碼解析] PyTorch 分布式之彈性訓練(1) --- 總體思路 0x00 摘要 0x01 痛點 0x02 難點 0x03 TorchElastic ...
使用Pytorch進行單機多卡分布式訓練
一. torch.nn.DataParallel ? pytorch單機多卡最簡單的實現方法就是使用nn.DataParallel類，其幾乎僅使用一行代碼net = torch.nn.DataParallel(net)就可讓模型同時在多張GPU上訓練，它大致的工作過程如下圖所示： 在每一個 ...
pytorch 分布式訓練 local_rank 問題
使用pytorch進行分布式訓練，需要指定 local_rank，主機 local_rank = 0 若是報錯： raise _env_error("MASTER_ADDR")ValueError: Error initializing torch.distributed ...