dist.get_world_size()解释

在使用分布式训练时，该函数用于获取当前分布式环境中的进程数。具体来说，`dist.get_world_size()`函数返回的是当前运行的进程组中的进程数量，也就是分布式训练中的总进程数。

例如，如果你使用 PyTorch 进行分布式训练，并在训练前启动了4个进程，则`dist.get_world_size()`的返回值将是4。在进行分布式训练时，可以使用该函数来确定需要启动的进程数，以及在进程间进行通信时需要使用的参数。

相关问题

def eval_psnr(loader, model, eval_type=None): model.eval() if eval_type == 'f1': metric_fn = utils.calc_f1 metric1, metric2, metric3, metric4 = 'f1', 'auc', 'none', 'none' elif eval_type == 'building': metric_fn = utils.calc_fmeasure metric1, metric2, metric3, metric4 = 'build', 'non_build', 'none', 'none' elif eval_type == 'ber': metric_fn = utils.calc_ber metric1, metric2, metric3, metric4 = 'shadow', 'non_shadow', 'ber', 'none' elif eval_type == 'cod': metric_fn = utils.calc_cod metric1, metric2, metric3, metric4 = 'sm', 'em', 'wfm', 'mae' if local_rank == 0: pbar = tqdm(total=len(loader), leave=False, desc='val') else: pbar = None pred_list = [] gt_list = [] for batch in loader: for k, v in batch.items(): batch[k] = v.cuda() inp = batch['inp'] pred = torch.sigmoid(model.infer(inp)) batch_pred = [torch.zeros_like(pred) for _ in range(dist.get_world_size())] batch_gt = [torch.zeros_like(batch['gt']) for _ in range(dist.get_world_size())] dist.all_gather(batch_pred, pred) pred_list.extend(batch_pred) dist.all_gather(batch_gt, batch['gt']) gt_list.extend(batch_gt) if pbar is not None: pbar.update(1) if pbar is not None: pbar.close() pred_list = torch.cat(pred_list, 1) gt_list = torch.cat(gt_list, 1) result1, result2, result3, result4 = metric_fn(pred_list, gt_list) return result1, result2, result3, result4, metric1, metric2, metric3, metric4

这是一个用于评估模型性能的函数，其输入参数包括一个数据集加载器(loader)、一个模型(model)和一个评估类型(eval_type)。函数根据评估类型选择不同的指标(metric_fn)来评估模型的性能，并返回四个评估结果(result1, result2, result3, result4)和四个指标(metric1, metric2, metric3, metric4)。函数的实现过程中，使用了分布式训练和异步数据加载的技术，以提高计算效率。

world_size = get_world_size() if world_size < 2: # 单GPU的情况 return input_dict with torch.no_grad(): # 多GPU的情况 names = [] values = [] # sort the keys so that they are consistent across processes for k in sorted(input_dict.keys()): names.append(k) values.append(input_dict[k]) values = torch.stack(values, dim=0) dist.all_reduce(values) if average: values /= world_size reduced_dict = {k: v for k, v in zip(names, values)} return reduced_dict

这段代码是一个名为`reduce_dict`的函数，用于在多个GPU之间进行字典的聚合操作。

首先，函数通过调用`get_world_size()`获取当前的GPU数量，存储在`world_size`变量中。如果`world_size`小于2，表示只有单个GPU，直接返回输入的字典`input_dict`。

对于多GPU的情况，代码使用`torch.no_grad()`上下文管理器来禁用梯度计算。然后，通过遍历已排序的`input_dict`的键，将键存储在`names`列表中，将对应的值存储在`values`列表中。

接下来，使用`torch.stack`函数将`values`列表中的值按照指定维度（dim=0）堆叠成一个张量。然后，使用`dist.all_reduce`函数将所有GPU上的张量进行求和操作，并将结果存储在`values`中。

如果`average`参数为True，则将`values`除以`world_size`以取得平均值。

最后，通过将键和值重新组合为字典，创建一个聚合后的字典`reduced_dict`，并将其作为函数的返回值。

总而言之，该函数实现了在多个GPU之间进行字典的聚合操作。在单个GPU情况下，直接返回输入的字典；在多个GPU情况下，对字典中的值进行求和或平均，并返回聚合后的字典。