pytorch多机多卡amp

回答: 在PyTorch中，可以使用torch.distributed.launch来实现多机多卡的训练。通过调用torch.distributed.launch启动器来启动多个进程，每个进程负责一个GPU卡的训练任务。在启动时，可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用的GPU卡，然后使用--nproc_per_node参数来指定每个节点使用的GPU卡数量。例如，使用命令"CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main.py"来启动一个使用4个GPU卡的多机多卡训练任务。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【5种Pytorch并行训练方法（单机多卡）】](https://blog.csdn.net/weixin_42483745/article/details/124900099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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