if cuda and rank == -1 and torch.cuda.device_count() > 1
时间: 2024-04-19 11:25:15 浏览: 26
如果cuda可用,rank等于-1,并且torch.cuda.device_count()大于1,那么这通常表示你在使用多GPU进行训练或推理。这种情况下,你可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.DistributedDataParallel来并行化你的模型。这些类可以帮助你自动地将数据和计算分配到多个GPU上,并在训练或推理过程中进行同步。你可以参考PyTorch的官方文档来学习如何使用这些类来实现多GPU并行化。
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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
这段代码看起来是用于设置分布式训练的GPU设备使用情况。首先通过 `torch.cuda.device_count()` 获取当前节点上可用的GPU数量,然后通过 `dist.init_process_group()` 初始化分布式环境,其中 `backend` 参数指定使用的通信后端,这里是使用了 `nccl`。接下来通过获取环境变量中的 `LOCAL_RANK` 和 `RANK` 参数,确定当前进程的本地rank和全局rank。如果本地rank为0,则输出日志信息,并打印可用的GPU数量。如果不是分布式训练,则直接判断CUDA是否可用,选择使用CPU或GPU。
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)
这段代码主要是一个 Python 脚本的入口函数,包含以下功能:
1. 检查当前的进程是否为主进程,如果是,则打印参数,并检查 Git 状态和依赖库是否满足要求;
2. 选择设备,并在分布式训练模式下初始化进程组;
3. 设置保存模型的路径;
4. 调用 `train` 函数进行训练。
需要注意的几点:
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 或 GPU,同时也会自动处理 GPU 数量不足的情况;
4. `increment_path` 函数用于为保存模型的路径添加一个后缀,避免新模型覆盖旧模型;
5. `train` 函数是实际的训练过程,需要传入参数 `opt` 和设备 `device`。
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