if distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, shuffle=True, ) val_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(val_dataset, shuffle=False, ) batch_size = batch_size // ngpus_per_node shuffle = False else: train_sampler = None val_sampler = None shuffle = True
时间: 2024-02-14 22:06:01 浏览: 25
这段代码的作用是为分布式训练设置数据采样器,并根据是否为分布式训练设置 batch size 和 shuffle。
如果 `distributed` 为真,表示进行分布式训练,需要使用 `DistributedSampler` 来对训练集和验证集进行采样。`DistributedSampler` 会自动将数据划分成多个子集,在每个进程中采样自己的子集,以避免多个进程同时访问同一个数据集的冲突。同时,为了增加数据的随机性,训练集需要进行 shuffle,验证集不需要 shuffle。
如果 `distributed` 为假,表示进行单机训练,不需要采用 `DistributedSampler`,而是直接使用 PyTorch 内置的 `DataLoader` 来生成 batch 数据。此时,训练集和验证集都需要进行 shuffle。
此外,如果进行分布式训练,还需要根据进程数来设置 batch size,因为每个进程只处理部分数据,因此需要将 batch size 缩小到原来的 1/N,其中 N 表示进程数。因此,设置 `batch_size = batch_size // ngpus_per_node`。
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train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
这段代码用于为分布式训练设置数据采样器。在分布式训练中,不同的进程需要访问不同的数据子集,因此需要使用数据采样器来确保每个进程访问的数据不重复且没有遗漏。
`torch.utils.data.distributed.DistributedSampler`是PyTorch提供的一个数据采样器,可以在分布式训练中使用。它会自动将数据集分成多个子集,并且每个进程只会访问其中的一个子集。同时,它还可以在每个epoch开始时对数据进行随机打乱,确保每个进程访问的数据是随机的。
在使用`DistributedSampler`时,需要将数据集作为参数传递给它,例如:
```python
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler)
```
其中`train_dataset`是你的训练数据集,`batch_size`是你指定的批量大小。然后,你可以将`train_sampler`传递给`DataLoader`中的`sampler`参数,这样`DataLoader`就会使用`DistributedSampler`来进行数据采样。
if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False这段代码什么意思
这段代码的意思是,如果使用分布式训练,就需要使用分布式采样器DistributedSampler对训练数据集进行采样。然后根据配置文件中的batch_size和分布式训练的进程数来确定每个进程需要处理的批次大小。最后通过is_shuffle参数来确定是否需要对数据集进行随机打乱。