torch.distributed.init_process_group和torch.init_process_group的区别

时间: 2024-06-01 07:10:22 浏览: 163
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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torch.distributed.init_process_group是PyTorch中用于初始化分布式训练环境的函数，它可以在不同的机器之间建立通信通道，并指定分布式训练所使用的通信方式（如TCP、RDMA等）。 而torch.init_process_group是早期版本中的函数，它也是用于分布式训练环境初始化的函数，但是在新版本中已经被torch.distributed.init_process_group所取代。 因此，建议在使用PyTorch分布式训练时，应该使用torch.distributed.init_process_group函数来初始化分布式环境。
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torch.cuda.is_available()返回False的问题解决

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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)

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...

| distributed init (rank 0): /public/home/ac2ax5rex7/projects/lift/detr/ Traceback (most recent call last): File "main.py", line 253, in <module> main(args) File "main.py", line 111, in main utils.init_distributed_mode(args) File "/public/home/ac2ax5rex7/projects/lift/detr/util/misc.py", line 425, in init_distributed_mode torch.distributed.init_process_group(backend=args.dist_backend, init_method=args.dist_url, File "/public/home/ac2ax5rex7/miniconda3/envs/detr/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 573, in init_process_group rendezvous_iterator = rendezvous( File "/public/home/ac2ax5rex7/miniconda3/envs/detr/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/rendezvous.py", line 88, in rendezvous raise RuntimeError("No rendezvous handler for {}://".format(result.scheme)) RuntimeError: No rendezvous handler for ://

一般来说，需要提供 init_method 参数来指定用于连接进程的 URL。你可以检查一下你的代码，看看是否正确地设置了 init_method 参数。同时，也可以确保你使用的分布式后端与 init_method 参数匹配。例如，如果你使用 ...

torch.distribute.init_process怎么用

torch.distribute.init_process() 是 PyTorch 分布式训练中的一个函数，用于初始化进程组并设置当前进程的通信地址。 具体使用方法如下： 1. 在每个进程中导入 torch.distributed 包： import torch....

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

如果是分布式训练环境，就会调用 dist.init_process_group 方法初始化进程组，然后根据环境变量 LOCAL_RANK 和 RANK 来分配当前进程的本地 GPU 和进程编号。最后会打印出 GPU 数量和当前进程的信息。如果不是...

AttributeError: module 'torch.distributed' has no attribute 'init_process_group'

AttributeError: module 'torch.distributed' has no attribute 'init_process_group' 出现这个错误是因为在torch.distributed模块中没有init_process_group的属性。 要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法： 1....

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

如果是分布式训练，则调用dist.init_process_group函数初始化进程组，指定使用NCCL作为后端通信库，用于多GPU之间的通信。然后获取本地进程的rank和local_rank，在分布式训练中rank代表全局进程的编号，local_rank...

pytorch分布式训练报错：AttributeError: module ‘torch.distributed‘ has no attribute ‘init_process_group‘ 解决方法

这个问题可能是由于PyTorch版本问题导致的，建议检查PyTorch版本是否支持分布式训练，并尝试升级...如果问题仍然存在，可以尝试在代码中手动设置分布式训练参数，而不是使用torch.distributed.init_process_group函数。

检查以下代码：def main(opt): # Checks if RANK in {-1, 0}: print_args(vars(opt)) check_git_status() check_requirements() # DDP mode device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) if LOCAL_RANK != -1: assert opt.batch_size != -1, 'AutoBatch is coming soon for classification, please pass a valid --batch-size' assert opt.batch_size % WORLD_SIZE == 0, f'--batch-size {opt.batch_size} must be multiple of WORLD_SIZE' assert torch.cuda.device_count() > LOCAL_RANK, 'insufficient CUDA devices for DDP command' torch.cuda.set_device(LOCAL_RANK) device = torch.device('cuda', LOCAL_RANK) dist.init_process_group(backend='nccl' if dist.is_nccl_available() else 'gloo') # Parameters opt.save_dir = increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok) # increment run # Train train(opt, device)

1. RANK 和 LOCAL_RANK 都是来自于 torch.distributed 库，用于分布式训练中进程的标识； 2. WORLD_SIZE 是指分布式训练中进程的总数； 3. select_device 函数用于选择运行设备，可以根据参数指定使用 CPU...

AttributeError: module 'torch.distributed.rpc' has no attribute 'init_rpc'

你可以使用 torch.distributed.init_process_group 函数来初始化分布式环境。以下是一个示例代码： python import torch import torch.distributed as dist def main(): # 初始化分布式环境 dist.init_...

File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 707, in _get_default_group raise RuntimeError( RuntimeError: Default process group has not been initialized, please make sure to call init_process_group.

在使用分布式训练或多进程代码时，需要在代码中调用 torch.distributed.init_process_group() 函数来初始化默认的进程组。 你可以在代码中添加以下行来解决这个问题： python import torch.distributed as ...

torch.distributed.run:

torch.distributed.run 是 ...在训练过程中，可以使用 PyTorch 提供的分布式工具，如 torch.distributed.init_process_group、torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 等，来实现进程之间的通信和同步。

torch.distributed broadcast

dist.init_process_group(backend="gloo", rank=0, world_size=2) # 创建一个需要广播的张量 tensor = torch.randn(3, 3) # 将张量从rank=0的进程广播到所有其他进程 dist.broadcast(tensor, src=0) # 打印所有...

torch.distributed.launch禁用怎么办

torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size) # 训练代码... processes = [Process(target=train, args=(i,)) for i in range(world_size)] for p in processes:...

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1. 初始化进程组：首先需要初始化一个进程组，这通常通过调用 torch.distributed.init_process_group 实现。初始化时，需要指定后端、本地主机名和端口号等参数。 2. 创建分布式环境：每个进程都需要指定自己的...

torch.distributed.init_process_group

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...

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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" ...
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