if distributed: dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) rank = int(os.environ["RANK"]) device = torch.device("cuda", local_rank) if local_rank == 0: print(f"[{os.getpid()}] (rank = {rank}, local_rank = {local_rank}) training...") print("Gpu Device Count : ", ngpus_per_node) else: device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') local_rank = 0 rank = 0
时间: 2024-04-28 15:26:14 浏览: 225
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这段代码是用于分布式训练的。首先通过判断`distributed`变量是否为True,来确定是否启动分布式训练。如果是分布式训练,则调用`dist.init_process_group`函数初始化进程组,指定使用NCCL作为后端通信库,用于多GPU之间的通信。然后获取本地进程的rank和local_rank,在分布式训练中rank代表全局进程的编号,local_rank代表本地进程的编号。接下来根据`local_rank`获取当前进程使用的GPU设备,并打印相关信息。如果不是分布式训练,则默认使用cpu设备。
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