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

时间: 2023-06-14 14:05:44 浏览: 113
这段代码主要是用于分布式训练的,首先会获取当前设备中 CUDA 设备的数量,然后如果需要进行分布式训练,就会使用 `dist.init_process_group` 函数初始化分布式训练环境,使用 `os.environ` 获取当前进程的 `LOCAL_RANK` 和 `RANK`,并将设备设置为当前进程的 CUDA 设备。如果不需要进行分布式训练,则将设备设置为 CUDA 设备(如果可用),否则设置为 CPU 设备,并将 `local_rank` 和 `rank` 设置为 0。最后,如果当前进程是主进程(即 `local_rank` 为 0),则输出当前进程的信息和 CUDA 设备的数量。
相关问题

torch.cuda.set_device(device) 改成单机多卡

如果要在单机上使用多个GPU进行计算,可以使用`DataParallel`或者`DistributedDataParallel`这两个PyTorch提供的模块。其中,`DataParallel`将数据分割成多个部分,在多个GPU上分别计算,最后再将结果合并;`DistributedDataParallel`则更加复杂,需要手动进行进程和通信的设置,但是在性能方面更加出色。 使用`DataParallel`的话,可以这样修改: ```python import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.distributed as dist import torch.utils.data.distributed as distributed device_ids = [0, 1] # 指定要使用的GPU设备编号 model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) # 使用DataParallel进行多GPU计算 # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): # 从数据集中加载数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True) # 训练模型 for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() ``` 使用`DistributedDataParallel`的话,可以这样修改: ```python import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.distributed as dist import torch.utils.data.distributed as distributed # 初始化进程组 dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') # 设置分布式计算相关参数 world_size = dist.get_world_size() rank = dist.get_rank() torch.cuda.set_device(rank) # 加载模型,使用DistributedDataParallel进行多GPU计算 model = MyModel() model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 从数据集中加载数据 train_sampler = distributed.DistributedSampler(train_dataset) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True, sampler=train_sampler) # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): train_sampler.set_epoch(epoch) for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda() optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() ``` 需要注意的是,使用`DistributedDataParallel`时需要先初始化进程组,设置分布式计算相关参数,以及使用`DistributedSampler`对数据进行分布式采样。

torch.distributed.init_process_group

`torch.distributed.init_process_group` 是 PyTorch 中用于初始化分布式训练的函数。它的作用是让多个进程在同一个网络环境下进行通信和协调,以便实现分布式训练。 具体来说,这个函数会根据传入的参数来初始化分布式训练的环境,包括设置进程的角色(master或worker)、设置进程的唯一标识符、设置进程之间通信的方式(例如TCP或MPI)、设置分布式训练所需的其他参数等等。在分布式训练开始之前,必须先调用这个函数进行初始化。 例如,以下是使用 `torch.distributed.init_process_group` 初始化一个分布式训练环境的示例代码: ``` import torch import torch.distributed as dist # 初始化分布式训练环境 dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:23456', rank=0, world_size=4) ``` 在这个示例中,`backend` 参数指定了通信后端的类型,这里选择了 `nccl`;`init_method` 参数指定了进程之间通信的方式,这里使用了 TCP/IP 协议;`rank` 参数指定了当前进程的唯一标识符,范围是 `0` 到 `world_size-1`;`world_size` 参数指定了分布式训练所涉及的总进程数。

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