if cfg.NUM_GPUS > 1: torch.multiprocessing.spawn( mpu.run, nprocs=cfg.NUM_GPUS, args=( cfg.NUM_GPUS, func, init_method, cfg.SHARD_ID, cfg.NUM_SHARDS, cfg.DIST_BACKEND, cfg, ), daemon=daemon, ) else: func(cfg=cfg)
时间: 2023-12-20 09:03:50 浏览: 136
这段代码是用来实现多GPU训练的。如果有多个GPU可用,则使用torch.multiprocessing.spawn()函数在多个进程中并行运行mpu.run()函数,该函数会负责在每个进程中运行模型训练的代码。其中nprocs参数表示使用多少个进程,args参数是传递给mpu.run()函数的参数,包括cfg.NUM_GPUS(GPU数量)、func(模型训练函数)、init_method(初始化方法)、cfg.SHARD_ID(当前进程的ID)、cfg.NUM_SHARDS(总进程数)、cfg.DIST_BACKEND(分布式后端)和cfg(其他配置参数)。
如果只有一个GPU可用,则直接调用func()函数进行单GPU训练。其中cfg参数是配置参数的字典,包括训练参数、优化器参数、数据集路径等信息。
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