torch.distributed.init_process_group
时间: 2023-06-05 22:47:15 浏览: 240
`torch.distributed.init_process_group` 是 PyTorch 中用于初始化分布式训练的函数。它的作用是让多个进程在同一个网络环境下进行通信和协调,以便实现分布式训练。
具体来说,这个函数会根据传入的参数来初始化分布式训练的环境,包括设置进程的角色(master或worker)、设置进程的唯一标识符、设置进程之间通信的方式(例如TCP或MPI)、设置分布式训练所需的其他参数等等。在分布式训练开始之前,必须先调用这个函数进行初始化。
例如,以下是使用 `torch.distributed.init_process_group` 初始化一个分布式训练环境的示例代码:
```
import torch
import torch.distributed as dist
# 初始化分布式训练环境
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:23456', rank=0, world_size=4)
```
在这个示例中,`backend` 参数指定了通信后端的类型,这里选择了 `nccl`;`init_method` 参数指定了进程之间通信的方式,这里使用了 TCP/IP 协议;`rank` 参数指定了当前进程的唯一标识符,范围是 `0` 到 `world_size-1`;`world_size` 参数指定了分布式训练所涉及的总进程数。
相关问题
torch.distributed.init_process_group如何初始化并且只用本机
要在本机上使用 torch.distributed.init_process_group() 初始化进程组,需要设置两个参数:backend 和 rank。
backend 参数指定使用的分布式后端,本机上使用 torch.distributed.launch 启动时,可以使用 "nccl" 或 "gloo"。rank 参数指定当前进程所属的进程组中的排名。
以下是使用 torch.distributed.init_process_group() 初始化本机进程组的示例代码:
```python
import torch
import torch.distributed as dist
# 设置参数
backend = "gloo"
rank = 0
# 初始化进程组
dist.init_process_group(backend=backend, rank=rank)
```
注意,这里的 rank 参数需要根据实际情况设置,如果在本机上启动多个进程,则需要为每个进程设置不同的 rank。
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。