torch.ditributed.launch参数解析（终端运行命令的参数）：nnodes：节点的数量，通常一个节点对应一个主机，方便记忆，直接表述为主机node_rank：节点的序号，从0开始nproc_per_node：一个节点中显卡的数量

`torch.distributed.launch` 是 PyTorch 中用于分布式训练的一种便捷启动工具，它简化了在多台机器上并行运行模型的设置过程。当你需要在多节点、多进程的环境中执行训练时，可以使用这个脚本。参数解析如下：

1. `nnodes` (节点数量): 这表示参与分布式训练的总机器数。例如，如果你有4台机器，你应该设置 `nnodes=4`。

2. `node_rank` (节点索引): 每个节点都有一个唯一的标识，即其在集群中的位置。从0开始计数，如第一台机器的 `node_rank=0`，第二台就是 `node_rank=1` 等等。这是为了区分每个独立执行任务的节点。

3. `nproc_per_node` (每节点进程数): 即单个节点上运行的进程数量，也就是GPU的数量。例如，如果一台机器上有8个GPU，你应该设置 `nproc_per_node=8`。这样，每个节点都会启动相应数量的进程，每个进程会在一个单独的GPU上运行。

完整的启动命令可能会包含其他选项，如`master_addr` 和 `master_port` 来指定主节点的地址和端口。使用时，命令通常会看起来像这样：

python -m torch.distributed.launch --nnodes <nnodes> --node_rank <node_rank> --nproc_per_node <nproc_per_node> your_script.py

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torch.distributed.launch

torch.distributed.launch 是 PyTorch 中用来启动分布式训练的工具。它能够帮助你在多台机器上并行运行训练代码，并在多个节点之间同步模型参数。使用这个工具可以提高训练的效率，特别是在大型模型和大量数据的情况下。

torch.distributed.launch禁用怎么办

`torch.distributed.launch` 是 PyTorch 中用于分布式训练的一种便捷工具，它自动设置环境并启动多个进程。如果你想要禁用这个工具，通常是因为你想手动配置分布式环境或者直接运行单机多进程训练。以下是几种常见的禁用方法：

1. **手动配置**: 可以通过创建和管理`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`实例来手动配置分布式训练。你需要明确设置工作节点、世界大小、进程范围等信息。

   import torch
   from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

   # 初始化模型
   model = YourModel()

   # 如果是GPU训练，将model放置到合适的设备上
   if torch.cuda.is_available():
       model.to('cuda')

   # 分布式数据并行化
   model_ddp = DistributedDataParallel(model)

   # 手动设置进程组
   process_group = ...  # 根据需求创建ProcessGroup
   model_ddp.module._set_process_group(process_group)

2. **单机多进程训练** (non-distributed): 如果是在本地单台机器上，可以使用`multiprocessing`库来启动多个进程，每个进程独立地训练一部分数据。

   from multiprocessing import Process

   def train(rank):
       # 设置当前进程的rank
       torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)
       # 训练代码...
   
   processes = [Process(target=train, args=(i,)) for i in range(world_size)]
   for p in processes:
       p.start()
       p.join()