init_process_group(backend="nccl")
时间: 2024-05-22 22:11:30 浏览: 6
这是 PyTorch 中用于初始化分布式训练的函数,它会在指定的 backend 上创建一个进程组,以便不同进程之间可以进行通信和同步。其中 backend 参数指定了使用的分布式后端,"nccl" 是 NVIDIA 提供的一种高效的用于 GPU 间通信的后端,常用于多 GPU 训练。在执行该函数之前,需要先设置好进程的 rank 和总数,以便进程之间可以互相通信和协调。
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if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID train_loader, train_loader_normal, val_loader, num_query, num_classes, camera_num, view_num = make_dataloader(cfg) model = make_model(cfg, num_class=num_classes, camera_num=camera_num, view_num = view_num) loss_func, center_criterion = make_loss(cfg, num_classes=num_classes) optimizer, optimizer_center = make_optimizer(cfg, model, center_criterion) scheduler = create_scheduler(cfg, optimizer)
这段代码是用Python编写的,主要功能是进行分布式训练并创建数据加载器、模型、损失函数、优化器和学习率调度器。
其中,`if cfg.MODEL.DIST_TRAIN:` 判断是否进行分布式训练,如果是,则使用 `torch.distributed.init_process_group` 初始化进程组。同时,使用 `os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID` 指定使用的GPU设备。
接下来,使用 `make_dataloader` 函数创建训练集、验证集以及查询图像的数据加载器,并获取类别数、相机数和视角数等信息。使用 `make_model` 函数创建模型,并传入类别数、相机数和视角数等参数。使用 `make_loss` 函数创建损失函数和中心损失,传入类别数等参数。使用 `make_optimizer` 函数创建优化器和中心损失的优化器,传入模型和中心损失等参数。最后,使用 `create_scheduler` 函数创建学习率调度器,传入优化器等参数。
ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if distributed: dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) rank = int(os.environ["RANK"]) device = torch.device("cuda", local_rank) if local_rank == 0: print(f"[{os.getpid()}] (rank = {rank}, local_rank = {local_rank}) training...") print("Gpu Device Count : ", ngpus_per_node) else: device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') local_rank = 0 rank = 0
这段代码看起来是用于设置分布式训练的GPU设备使用情况。首先通过 `torch.cuda.device_count()` 获取当前节点上可用的GPU数量,然后通过 `dist.init_process_group()` 初始化分布式环境,其中 `backend` 参数指定使用的通信后端,这里是使用了 `nccl`。接下来通过获取环境变量中的 `LOCAL_RANK` 和 `RANK` 参数,确定当前进程的本地rank和全局rank。如果本地rank为0,则输出日志信息,并打印可用的GPU数量。如果不是分布式训练,则直接判断CUDA是否可用,选择使用CPU或GPU。