DDP命令行参数
时间: 2023-07-06 22:05:02 浏览: 79
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
DDP pytorch
DDP是PyTorch中的分布式训练工具,全称为DistributedDataParallel。相比于DP(DataParallel),DDP可以更好地支持多机多卡的分布式训练。DDP的使用非常简单,只需要在原有的模型上加上一行代码:model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)。其中,device_ids参数指定了使用哪些GPU进行训练,output_device参数指定了输出设备。DDP的使用不需要修改网络的配置,因此非常方便。如果你想了解更多关于DDP的内容,可以参考引用和中提供的资料。
pytorch DDP
PyTorch的DDP(Distributed Data Parallel)是一种多机多卡训练方法,它通过提高batch size来增加并行度,从而加快模型训练速度。DDP使用了一种称为Ring-Reduce的数据交换方法,这种方法提高了通信效率,并且通过启动多个进程的方式减轻了Python GIL(全局解释器锁)的限制。因此,DDP通常比DP(Data Parallel)更快,能够实现略低于使用的卡数的加速比(例如,在四卡下可能会加速3倍)。因此,DDP是目前最流行的多机多卡训练方法之一。
在使用DDP时,你只需要在代码中添加一行简单的语句即可使用。具体来说,你需要将你的模型包装在DDP函数中,并指定设备ID(device_ids)和输出设备(output_device)。这样就可以启用DDP,并在多机多卡环境中运行模型训练。
如果你需要了解更多关于PyTorch DDP的详细信息,可以参考一些相关的教程和示例代码,例如《PyTorch分布式训练简明教程》和《PyTorch多机多卡分布式训练》。这些资源可以帮助你更好地理解和使用PyTorch的DDP功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch中的DDP](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/127900749)[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: 100%"]
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