docker torchrun 多机多卡

引用中提到了使用多机多卡的指导说明，根据这个说明，可以模拟出4台机器，每台机器有2个GPU。引用和引用给出了具体的命令行代码示例。

对于docker torchrun多机多卡的使用，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保每台机器上都安装了Docker和Torch。
2. 在每台机器上创建一个Docker镜像，其中包含了所需的环境和依赖。
3. 使用多机多卡的方式启动Docker容器。可以根据需要，使用不同的CUDA_VISIBLE_DEVICES参数来指定每个容器中要使用的GPU。
4. 在每个容器中运行torch.distributed.launch命令，以启动多机多卡训练过程。在命令中，需要指定nproc_per_node参数来设置每个节点上使用的GPU数量，nnodes参数来设置总共的节点数，node_rank参数来指定当前节点的编号，master_addr参数来指定主节点的地址，master_port参数来指定主节点的端口号，train.py参数来指定训练脚本的路径，以及其他必要的训练参数。

需要注意的是，以上步骤中的具体命令和参数可能会因实际情况而有所不同，需要根据实际需求进行调整。同时，还需要确保各个节点之间可以相互通信，以便进行多机多卡的训练。

总结起来，docker torchrun多机多卡的使用需要按照上述步骤配置每台机器的Docker环境和镜像，然后通过运行torch.distributed.launch命令启动多机多卡训练过程。通过合理设置参数，可以实现在多台机器上同时利用多个GPU进行训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测 YOLOv5 - 多机多卡训练](https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/119786227)[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: 100%"]
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