cmd = f'python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node {nd} --master_port {port} train.py --resume {last}'。能详细解释这段代码吗
时间: 2023-04-12 16:00:43 浏览: 82
这段代码是用于启动分布式训练的命令行代码。其中,nd表示每个节点的进程数,port表示主节点的端口号,last表示上一次训练的模型路径。该命令行代码会启动一个分布式训练进程,每个进程都会加载上一次训练的模型,并在主节点上进行同步。具体实现细节可以参考torch.distributed.launch和train.py的文档。
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ddp = nd > 1 or (nd == 0 and torch.cuda.device_count() > 1) if ddp: port += 1 cmd = f'python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node {nd} --master_port {port} train.py --resume {last}' else: cmd = f'python train.py --resume {last}'
这是一个关于使用 PyTorch 分布式训练的代码段,其中 nd 表示设备数量,ddp 表示是否使用分布式训练。如果 nd 大于 1 或者 nd 等于 0 且 CUDA 设备数量大于 1,则使用分布式训练,否则使用单设备训练。如果使用分布式训练,则指定端口号为 1,使用 torch.distributed.launch 命令启动训练,同时从上一次训练的检查点继续训练;如果使用单设备训练,则直接使用 train.py 脚本从上一次训练的检查点继续训练。
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node $NUM_GPUS$ main_persformer.py --mod=$EXPR_NAME$ --batch_size=$BATCH_SIZE$
这是一个命令行指令,看起来是在运行一个分布式训练的 Python 程序。其中 `$NUM_GPUS$` 是指分布式集群中 GPU 的数量,`$EXPR_NAME$` 是指要运行的模型名称,`$BATCH_SIZE$` 是指用于训练的每个批次的样本数量。该指令使用了 PyTorch 的 `torch.distributed.launch` 模块来启动多个进程,并在每个进程中运行指定的 Python 程序 `main_persformer.py`。