ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 3221225477)

这个错误是在使用单机多卡进行分布式（DDP）训练时出现的。错误信息中的exitcode: 3221225477表示进程非正常退出，可能是由于内存不足或者其他原因导致的。根据引用中提到的错误信息，这个错误可能是由于在分布式训练时使用了sampler，并且dataloader时参数shuffle设置成True导致的。因此，在使用分布式训练时，应该使用sampler，在dataloader时参数shuffle默认False即可避免这个错误的出现。

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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)

抱歉，我无法提供关于torch.distributed.elastic.multiprocessing.api错误的具体解决方法。这可能是由于torch.distributed库在多进程执行时遇到了问题。建议您查看有关该错误的详细日志，并尝试搜索相关文档或向开发者社区寻求帮助以获取更多信息和解决方案。