os.environ[local_rank]

时间: 2023-10-12 16:05:22 浏览: 86
os.environ['local_rank']可以获取到环境变量中的local_rank的值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [语义分割分布式训练小结](https://blog.csdn.net/weixin_42702800/article/details/123877191)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Python基于os.environ从windows获取环境变量](https://download.csdn.net/download/weixin_38698149/12851183)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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os.environ['LOCAL_RANK']是一个环境变量，用于存储当前进程在本机上的rank。在使用PyTorch进行分布式训练时，可以通过设置--use_env参数来将当前进程的rank添加到环境变量中的LOCAL_RANK中，而不是添加到args....

os.environ[local_rank]报错

总结来说，当出现"os.environ[local_rank]"报错时，需要检查代码中是否正确定义了local_rank变量，是否在os.environ中正确设置了local_rank环境变量，以及是否以正确的方式引用了local_rank。<span class="em">1...

os.environ[local_rank]中的local_rank是什么意思

local_rank是指多个进程在同一台机器上并行运行时的本地进程编号。在分布式深度学习训练中，通常使用多台机器来训练模型，每台机器上...在使用os.environ[local_rank]时，可以通过该环境变量来获取本地进程编号。

local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"])

local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) 是用于获取当前进程的本地排名。在分布式训练中，每个计算节点上都会运行多个进程，不同进程之间需要进行通信和同步，以完成模型的训练。为了区分不同进程的身份和...

os.environ['local_rank']

os.environ['local_rank']是Python中的一个方法，它用于获取环境变量中名为'local_rank'的值。 在Python中，os.environ是一个用于访问环境变量的字典。环境变量是操作系统中用于存储运行环境信息的一组键值对。它们...

Please read local_rank from os.environ('LOCAL_RANK') instead.

这是一个技术问题，可以直接回答。您可以使用以下代码来从环境变量...local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK']) 这里假设 LOCAL_RANK 环境变量中存储的是一个整数值。如果存储的是字符串，需要进行类型转换。

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

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代表本地进程的编号。接下来根据local_rank获取当前进程使用的GPU设备，并打印相关信息。如果不是分布式训练，则默认使用...

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 rank = 0

首先会获取当前设备中 CUDA 设备的数量，然后如果需要进行分布式训练，就会使用 dist.init_process_group 函数初始化分布式训练环境，使用 os.environ 获取当前进程的 LOCAL_RANK 和 RANK，并将设备设置为...

int(os.environ["LOCAL_RANK"])是

一个Python代码，它用于获取环境变量中名为"LOCAL_RANK"的值，并将其转换为整数类型。... 因此，使用int(os.environ["LOCAL_RANK"])可以方便地获取当前程序在哪个GPU上运行的信息，从而进行后续的GPU处理。

If your script expects --local_rank argument to be set, please change it to read from os.environ['LOCAL_RANK'] instead. See

这个提示的意思是如果你的脚本需要设置--local_rank参数，那么你应该更新你的脚本，使其从os.environ['LOCAL_RANK']环境变量中获取该参数的值。这是因为在分布式训练中，--local_rank参数通常是通过环境变量...

os.environ.get('LOCAL_RANK')报错

当使用os.environ.get('LOCAL_RANK')时，如果'LOCAL_RANK'这个环境变量不存在，则会返回None而不会报错。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[.reference_title] - *1*...

File "E:\ZLF\edm-main\torch_utils\distributed.py", line 30, in init torch.cuda.set_device(int(os.environ.get('LOCAL_RANK', '0'))) File "D:\anoconda\envs\DG\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 350, in set_device torch._C._cuda_setDevice(device) AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'怎么改

这个错误似乎是由于 PyTorch 版本不兼容或安装方式不正确导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题： 1. 检查 PyTorch 版本是否正确，如果不正确，可以尝试升级到最新版本或更换兼容的版本。...

def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a segmentor') parser.add_argument('config', help='train config file path') parser.add_argument('--work-dir', help='the dir to save logs and models') parser.add_argument( '--load-from', help='the checkpoint file to load weights from') parser.add_argument( '--resume-from', help='the checkpoint file to resume from') parser.add_argument( '--no-validate', action='store_true', help='whether not to evaluate the checkpoint during training') group_gpus = parser.add_mutually_exclusive_group() group_gpus.add_argument( '--gpus', type=int, help='number of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') group_gpus.add_argument( '--gpu-ids', type=int, nargs='+', help='ids of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') parser.add_argument('--seed', type=int, default=None, help='random seed') parser.add_argument( '--deterministic', action='store_true', help='whether to set deterministic options for CUDNN backend.') parser.add_argument( '--options', nargs='+', action=DictAction, help='custom options') parser.add_argument( '--launcher', choices=['none', 'pytorch', 'slurm', 'mpi'], default='none', help='job launcher') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0) args = parser.parse_args() if 'LOCAL_RANK' not in os.environ: os.environ['LOCAL_RANK'] = str(args.local_rank) return args解释一下代码

最后，对于分布式训练，如果环境变量中没有LOCAL_RANK，则将args.local_rank赋值给os.environ['LOCAL_RANK']。 这个函数的作用是方便地从命令行中获取用户定义的训练参数，并将其返回供后续使用。

os.environ['OMPI_COMM_WORLD_LOCAL_RANK']

The environment variable OMPI_COMM_WORLD_LOCAL_RANK is used in Open MPI (Message Passing Interface) to identify the rank of the current process within the local communicator. Each MPI process is ...

def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a segmentor') parser.add_argument('config', help='train config file path') parser.add_argument('--work-dir', help='the dir to save logs and models') parser.add_argument( '--load-from', help='the checkpoint file to load weights from') parser.add_argument( '--resume-from', help='the checkpoint file to resume from') parser.add_argument( '--no-validate', action='store_true', help='whether not to evaluate the checkpoint during training') group_gpus = parser.add_mutually_exclusive_group() group_gpus.add_argument( '--gpus', type=int, help='number of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') group_gpus.add_argument( '--gpu-ids', type=int, nargs='+', help='ids of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') parser.add_argument('--seed', type=int, default=None, help='random seed') parser.add_argument( '--deterministic', action='store_true', help='whether to set deterministic options for CUDNN backend.') parser.add_argument( '--options', nargs='+', action=DictAction, help='custom options') parser.add_argument( '--launcher', choices=['none', 'pytorch', 'slurm', 'mpi'], default='none', help='job launcher') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0) args = parser.parse_args() if 'LOCAL_RANK' not in os.environ: os.environ['LOCAL_RANK'] = str(args.local_rank) return args 解释一下这段代码

在函数的最后，它还检查了环境变量中是否存在LOCAL_RANK，如果不存在，则将args.local_rank的值设置为该环境变量。 通过调用parse_args()函数，可以从命令行中获取相应的参数值，并将其用于训练过程的配置。

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数： - import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。 - torch_distributed_zero_first：用于...

FutureWarning: The module torch.distributed.launch is deprecated and will be removed in future. Use torchrun. Note that --use-env is set by default in torchrun. If your script expects --local-rank argument to be set, please change it to read from os.environ['LOCAL_RANK'] instead. See https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility for further instructions

如果你的脚本期设置 --local-rank 参数，请为从 os.environ[''] 中读取该值。可以在这里参考更多的指令：https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility 建议你更新你的代码，使用 torchrun 来...

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