在PyTorch中设置max_split_size_mb参数
时间: 2023-12-06 20:04:54 浏览: 47
在PyTorch中,max_split_size_mb参数通常与DistributedDataParallel(DDP)一起使用,用于指定数据分块的大小。具体来说,max_split_size_mb参数用于指定每个数据分块的大小,单位是MB。在PyTorch中,设置max_split_size_mb参数可以通过以下方式进行:
``` python
import torch.distributed as dist
dist.init_process_group(
backend="nccl",
init_method="tcp://127.0.0.1:12345",
world_size=2,
rank=0,
group_name="my_group",
# 设置max_split_size_mb参数
max_send_recv_size=256, # 单位是MB
)
```
在上述代码中,我们使用了dist.init_process_group()函数初始化了一个进程组,其中max_send_recv_size参数用于设置每个数据分块的大小,单位是MB。在这里,我们将max_send_recv_size设置为256MB。
需要注意的是,max_send_recv_size参数仅适用于NCCL后端。如果使用其他后端(如gloo或mpi),则需要使用其他参数来控制数据分块的大小。
相关问题
pytorch怎样设置max_split_size_mb
在 PyTorch 中,可以使用参数`max_split_size_mb`来设置 DataLoader 中数据分片的最大大小。该参数用于控制每个数据分片的大小,以避免在内存不足的情况下出现内存错误。
要设置`max_split_size_mb`,你需要在创建 DataLoader 时将其传递给参数`pin_memory`。例如:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
dataset = YourDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, pin_memory=True, max_split_size_mb=1024)
```
在上面的例子中,`max_split_size_mb`被设置为1024MB,即1GB。你可以根据你的内存容量和数据集大小来调整这个值。请注意,如果你的数据集非常大,你可能需要将它设置为更大的值。
请注意,`max_split_size_mb`仅在`pin_memory=True`时才有效。如果`pin_memory=False`,则数据将直接从磁盘加载,不会被缓存到内存中。
python如何设置pytorch,cuda的max_split_size_mb
可以使用torch.backends.cudnn.benchmark = True来自动调整max_split_size_mb,也可以手动设置。
手动设置max_split_size_mb的方法如下:
1. 打开pytorch的配置文件torch/csrc/cuda/Module.cpp
2. 找到如下代码:
```
static int get_max_split_size() {
static const int kMaxSplitSizeMB = parseMaxSplitSizeMB();
return kMaxSplitSizeMB * 1024 * 1024;
}
```
这里的parseMaxSplitSizeMB()是用来解析环境变量PYTORCH_CUDA_MAX_SPLIT_SIZE_MB的值的。
3. 设置环境变量PYTORCH_CUDA_MAX_SPLIT_SIZE_MB的值即可。
例如,在Linux系统上,可以使用如下命令来设置环境变量:
```
export PYTORCH_CUDA_MAX_SPLIT_SIZE_MB=1024
```
这里设置的max_split_size_mb为1024MB。