defmain(rank,world_size,max_epochs,batch_size):ddp_setu

文章目录前言一、torch.distributed.init_process_group函数定义二、RANK、WORLD_SIZE和LOCAL_RANK1、RANK说明2、WORLD_SIZE说明3、LOCAL_RANK

Pytorch分布式训练DataParallel和DistributedDataParallel详解_ncllbackend_九点澡堂子的博客-CSDN博客关于DDP单卡多GPU训练：为防止出现OS中无WORLD_SIZE

1.基本概念在使用DistributedDataParallel时有一些概率必须掌握多机多卡含义world_size代表有几台机器，可以理解为几台服务器rank第几台机器，即第几个服务器local_rank

如何初始化分布式训练核心函数如下，下面具体分析一下torch.distributed.init_process_group(backend=dist_backend,init_method=init_method,world_size

world_size表示全局进程个数。举个例子，三台机器，每台机器四张卡全部用上，那么有group=1，worldsize=12机

importtorch.distributedasdist>>>dist.init_process_group('gloo',init_method='file:///tmp/somefile',rank=0,world_size

基本概念world_size：进程总数rank：每个进程的唯一编号nodes：节点数/主机数nprocs：当前节点的进程数/gpu数量gpu：当前GPU的序号常用函数以下都是忽略了导包的过程，直接调用

dist.init_process_group('gloo',init_method='file:///tmp/somefile',rank=0,world_size=1)

importtorch.distributedasdistdist.init_process_group('gloo',init_method='file:///tmp/somefile',rank=0,world_size

init_process_group(backend,init_method=None,timeout=default_pg_timeout,world_size=-1,rank=-1,store=None

现象python在windows环境下dist.init_process_group(backend,rank,world_size)处报错‘RuntimeError:Distributedpackagedoesn

1初始化进程组importosfromtorchimportdistributedtry:world_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"])#全局进程个数rank=int(

/sharefile",                world_size=3,                 rank=rank,                 time

world_size：总的进程数量，一般一个进程占用一个GPU。rank:当前进程的序号，用于进程之间的通

Distributedpackagedoesn'thaveNCCLbuiltin问题描述：python在windows环境下dist.init_process_group(backend,rank,world_size

importtorch.distributedasdistdist.init_process_group('gloo',init_method='file:///tmp/somefile',rank=0,world_size

creat_dataloader()函数，发现返回值是三个，而我只需要两个train_loader,dataset=create_dataloader(train_path,imgsz,batch_size//WORLD_SIZE

dataset.pybatch_size=min(batch_size,len(dataset))nw=min([os.cpu_count()//world_size,batch_sizeifbatch_size

指进程组，默认为一组backwend：指进程使用的通讯后端，Pytorch支持mpi、gloo、nccl、若是使用N卡推荐使用ncclworld_size：指进程组中的进程数量若使用单台机器多GPU，world_size

文章目录Pytorch多卡训练一、多卡训练原理二、单机多卡训练三、多机多卡训练后端初始化初始化init_method初始化rank和world_size四、模型保存参考链接Pytorch多卡训练一、多卡训练原理多卡训练流程一般如下

rank,world_size=dist_init()#world_size：进程数量/任务数量/GPU数量#rank：进程ID#加载参数：合并args参数表（包含代码中定义参数以及experiments

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltpeople_number=5#人物生数成设定5world_size=11#房间长宽11个元胞classPeople:world=np.zeros((world_size

InitializetheMPIenvironmentMPI_Init(NULL,NULL);//Getthenumberofprocessesintworld_size;MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&world_size