ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 654079) of binary: /usr/bin/python

这看起来像是一个 Torch 分布式训练中的错误。错误代码 1 通常表示一些非常基本的错误，例如语法错误或导入错误。请确保您的代码没有语法错误，并且您已正确导入所需的包。此外，请检查您的环境设置是否正确，例如您是否正确设置了环境变量和路径。您可以在调试时打印一些变量和数据，以查看问题所在。如果问题仍然存在，您可以尝试在更详细的日志中查找更多信息。

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ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0

ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0是一个分布式训练中的错误信息。这个错误表示在使用torch.distributed.elastic.multiprocessing.api进行分布式训练时出现了问题，导致训练失败。具体错误的原因可能是多种多样的，需要进一步检查和调试代码来确定问题的具体来源。

ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 15504) of binary:

据引用中的描述，你遇到的错误是"ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed"。根据你提供的详细错误内容"ValueError: sampler option is mutually exclusive with shuffle"，这个错误是由于在使用分布式训练，并且在dataloader中将shuffle参数设置为True时，同时又使用了sampler。由于sampler已经在分配数据给GPU时自动打乱了数据，所以dataloader不需要再次打乱数据。这两者是相冲突的。因此，在使用分布式训练时，应该将dataloader中的shuffle参数设置为默认的False即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【解决】pytorch单机多卡问题：ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed](https://blog.csdn.net/Caesar6666/article/details/126893353)[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* [pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用](https://download.csdn.net/download/weixin_38674223/12856818)[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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