pytorch distribution

PyTorch的分布式训练可以通过两种方法来实现。首先是使用torch.distributed.init_process_group函数对进程组进行初始化，这是关键的一步。其中，参数backend指定了使用的后端，init_method参数指定了进程组的初始化方法，world_size参数指定了进程组的总大小，rank参数指定了当前进程的排名。另外，还可以通过设置store参数来指定存储进程组状态的对象。

另一种方法是使用PyTorch提供的工具torch.distributed.launch，可以以模块的形式直接执行。通过在命令行中运行"python3 -m torch.distributed.launch --配置 train.py --args参数"，可以启动分布式训练。其中，--配置参数指定了配置文件，--args参数指定了其他的训练参数。

在分布式训练中，可以使用torch.tensor将列表或序列生成张量。例如，使用torch.tensor([1.2,4.5])可以生成一个张量，其数据类型为torch.float32。可以使用torch.set_default_tensor_type函数设置张量的默认数据类型，例如torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)，可以将默认数据类型设置为torch.float64。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch 深度学习入门与实践 第二章 pytorch快速入门 （1）](https://blog.csdn.net/m0_61634551/article/details/124620852)[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: 50%"]
- *2* *3* [Pytorch 分布式并行训练 + 半精度/混合精度训练](https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/118668834)[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: 50%"]
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