if distributed
时间: 2023-11-15 18:59:24 浏览: 38
if distributed是一个条件语句,用于判断当前是否在分布式环境下运行。如果是,则返回使用DistributedSampler的数据采样器;如果不是,则返回使用RandomSampler或SequentialSampler的数据采样器。其中DistributedSampler是一个PyTorch中的类,用于在分布式环境下对数据集进行采样。在分布式训练中,每个进程只能看到部分数据,因此需要使用DistributedSampler来确保每个进程都能够访问到不同的数据。
相关问题
if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch)
这段代码的作用是在分布式训练中,设置训练集采样器的 epoch 值。
在分布式训练中,每个计算节点都会运行一份模型副本,并且每个节点都会处理数据集的一部分。为了保证每个节点上处理到的数据是不同的,我们需要使用一个采样器来对数据进行划分,让每个节点处理不同的数据子集。
而在每个 epoch 开始时,我们需要对采样器进行重置,以保证每个节点在每个 epoch 中处理到的数据子集都是不同的。这个操作可以帮助我们充分利用数据集,提高训练效果。
在分布式训练中,由于每个节点都会运行一份程序,因此我们需要在每个节点上都对采样器进行重置,以保证每个节点上的数据都是不同的。这就需要在代码中加入类似于上面这段代码的操作,来实现在每个节点上同步重置采样器的 epoch 值。
if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node
这段代码的作用是为了在分布式训练时调整 batch size 大小。
在分布式训练时,每个计算节点都会运行一份模型副本,并且每个节点都会处理一部分数据。这样可以加快训练速度,但也会导致每个节点的 batch size 变小,因为每个节点只处理数据集的一部分。
为了避免 batch size 太小导致训练效果不佳,这段代码会在分布式训练时,通过将 batch size 除以节点数量的方式来调整 batch size 的大小。`ngpus_per_node` 表示每个节点上的 GPU 数量,如果只有一个 GPU,那么 batch size 不变,否则,batch size 会除以节点中 GPU 的数量,以保证每个节点上的 batch size 大小相近。
这个调整可以帮助分布式训练更好地利用计算资源,提高训练效果。