DDP命令行参数

DDP（Distributed Data Parallel）是PyTorch中的一种分布式训练策略，可以在多个GPU或多台机器上进行模型训练。以下是DDP命令行参数的说明：

1. `--nproc_per_node`: 每个节点（机器）上使用的GPU数目。
2. `--nnodes`: 使用的节点数目。
3. `--node_rank`: 当前节点的编号。
4. `--master_addr`: 主节点（rank 0）的IP地址。
5. `--master_port`: 主节点的端口号。
6. `--use_env`: 是否从环境变量中读取地址和端口号，默认为False。
7. `--backend`: 分布式训练后端，支持NCCL和GLOO，默认为NCCL。

例如，如果有4台机器，每台机器上使用2个GPU进行训练，可以使用以下命令启动DDP训练：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --nnodes=4 --node_rank=$NODE_RANK --master_addr=$MASTER_ADDR --master_port=$MASTER_PORT --use_env train.py

其中，`$NODE_RANK`、`$MASTER_ADDR`和`$MASTER_PORT`需要根据实际情况进行替换。

相关问题

parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')是什么意思

这段代码是一个命令行参数解析器（parser）中的一个参数（argument）。它指定了一个名为“local_rank”的参数，类型为整数（int），默认值为-1，帮助文本为“DDP parameter, do not modify”（DDP是分布式数据并行的缩写）。这个参数可能是用于在分布式训练中标识当前进程的本地排名（local rank）。

帮我解释一下这些代码：import argparse import logging import math import os import random import time from pathlib import Path from threading import Thread from warnings import warn import numpy as np import torch.distributed as dist import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler import torch.utils.data import yaml from torch.cuda import amp from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from tqdm import tqdm

这些代码是一个 Python 脚本，它导入了一些 Python 模块，包括 argparse、logging、math、os、random、time、pathlib、threading、warnings、numpy、torch.distributed、torch.nn、torch.nn.functional、torch.optim、torch.optim.lr_scheduler、torch.utils.data、yaml、torch.cuda.amp、torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 和 torch.utils.tensorboard.SummaryWriter。这些模块提供了各种功能，例如命令行参数解析、日志记录、数学计算、文件操作、多线程编程、数据加载、模型训练等等。这些代码可能是用来训练一个深度学习模型的。