ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 1 (pid: 33416) of binary

这个错误通常是在使用PyTorch进行分布式训练时出现的。这个错误的原因可能有很多，但是其中一个可能的原因是在使用sampler时，dataloader的shuffle参数被设置为True。在分布式训练中，使用sampler已经自动打乱了数据，因此dataloader无需再次打乱数据，这两个参数是相冲突的。因此，当进行分布式训练时，应该将dataloader的shuffle参数设置为False。

如果你已经尝试了这个方法，但是仍然遇到了这个错误，那么你可以尝试在另一个具有更大CPU内存的GPU上运行你的模型。但是，这个方法并不总是有效的，因为这个错误的主要原因可能是上述提到的参数设置问题。

相关问题

torch.distributed.DistBackendError: NCCL error in: ../torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:1275, internal error, NCCL version 2.14.3 ncclInternalError: Internal check failed. Last error: Proxy Call to rank 1 failed (Connect) ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 976) of binary: /usr/bin/python3 INFO:torch.distributed.elastic.agent.server.api:Local worker group finished (FAILED). Waiting 300 seconds for other agents to finish INFO:torch.distributed.elastic.agent.server.api:Done waiting for other agents. Elapsed: 0.00165557861328125 seconds INFO:torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors:local_rank 1 FAILED with no error file. Decorate your entrypoint fn with @record for traceback info. See: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html Traceback (most recent call last):

这是一个 PyTorch 分布式训练过程中遇到的错误。出现这个错误的原因可能是因为在使用 NCCL 通信时，进程间的连接失败了。解决这个问题的方法有：

1. 确认你的 NCCL 版本是否正确，建议使用与 PyTorch 版本匹配的 NCCL 版本。

2. 确认你的网络环境是否正常，特别是防火墙是否允许进程间通信。

3. 确认你的代码是否正确，特别是分布式训练时是否正确设置了进程间通信的参数。

4. 确认你的机器是否有足够的资源支持分布式训练，例如 GPU 内存、CPU 内存等。

如果以上方法都无法解决问题，建议查看 PyTorch 和 NCCL 的文档，或者在 GitHub 上搜索相关的 issue。同时，你也可以在你的代码中加上 `@record` 装饰器来记录错误信息，方便排查问题。

ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0

ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0是一个分布式训练中的错误信息。这个错误表示在使用torch.distributed.elastic.multiprocessing.api进行分布式训练时出现了问题，导致训练失败。具体错误的原因可能是多种多样的，需要进一步检查和调试代码来确定问题的具体来源。