local_rank
时间: 2023-09-06 16:07:23 浏览: 51
local_rank指的是在一个node上进程的相对序号,即每个进程在所在node中的唯一标识符。它在不同的node之间是相互独立的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch分布式训练](https://blog.csdn.net/asdfadafd/article/details/126080332)[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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相关问题
环境变量LOCAL_RANK
环境变量LOCAL_RANK是在使用PyTorch进行分布式训练时自动赋值的一个变量。它表示当前进程在本机上的rank值。在单机多卡的情况下,LOCAL_RANK的值与全局rank的值相同。
在使用PyTorch进行分布式训练时,可以通过命令行参数`--use_env`来将LOCAL_RANK的值赋给环境变量os.environ["RANK"]。如果没有使用`--use_env`参数,os.environ["RANK"]将没有值。
如果使用argparse库来解析命令行参数,需要在代码中显式地添加local_rank变量。如果忘记添加local_rank变量,可以在命令行启动时加上`--use_env`参数,这样LOCAL_RANK的值会通过环境变量传递给local_rank。
以下是一个示例代码,演示了如何使用环境变量LOCAL_RANK:
```python
import os
import torch
import torch.distributed as dist
# 初始化分布式训练环境
dist.init_process_group(backend='nccl')
# 获取当前进程在本机上的rank
local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK'])
# 打印当前进程的LOCAL_RANK
print("Local Rank:", local_rank)
```
运行上述代码时,需要使用`torch.distributed.launch`命令来启动训练脚本,并指定`--use_env`参数,例如:
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --use_env train.py
```
local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"])
`local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"])` 是用于获取当前进程的本地排名。在分布式训练中,每个计算节点上都会运行多个进程,不同进程之间需要进行通信和同步,以完成模型的训练。为了区分不同进程的身份和角色,需要为每个进程分配一个本地排名。
在 PyTorch 中,可以通过环境变量 `LOCAL_RANK` 来获取当前进程的本地排名。在进行分布式训练时,通常会使用启动脚本来启动多个进程,每个进程都会被分配一个唯一的本地排名。通过获取本地排名,可以在代码中对不同进程进行不同的处理,以保证训练的正确性和效率。
需要注意的是,在获取本地排名时,需要确保环境变量 `LOCAL_RANK` 已经被正确设置。通常情况下,这些环境变量会在启动脚本中进行设置,需要对启动脚本进行适当的修改和调整,以确保环境变量的正确性和一致性。