if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch)
时间: 2024-02-10 10:06:34 浏览: 32
这段代码的作用是在分布式训练中,设置训练集采样器的 epoch 值。
在分布式训练中,每个计算节点都会运行一份模型副本,并且每个节点都会处理数据集的一部分。为了保证每个节点上处理到的数据是不同的,我们需要使用一个采样器来对数据进行划分,让每个节点处理不同的数据子集。
而在每个 epoch 开始时,我们需要对采样器进行重置,以保证每个节点在每个 epoch 中处理到的数据子集都是不同的。这个操作可以帮助我们充分利用数据集,提高训练效果。
在分布式训练中,由于每个节点都会运行一份程序,因此我们需要在每个节点上都对采样器进行重置,以保证每个节点上的数据都是不同的。这就需要在代码中加入类似于上面这段代码的操作,来实现在每个节点上同步重置采样器的 epoch 值。
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用伪代码书写以下代码 r_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch) model.Unfreeze_backbone() epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小,无法继续进行训练,请扩充数据集。") if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler) UnFreeze_flag = True if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch) fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) if local_rank == 0: loss_history.writer.close()
r_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch)
model.Unfreeze_backbone()
epoch_step = num_train // batch_size
epoch_step_val = num_val // batch_size
if epoch_step equals to 0 or epoch_step_val equals to 0:
raise ValueError("数据集过小,无法继续进行训练,请扩充数据集。")
if distributed equals to true:
batch_size = batch_size // ngpus_per_node
gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler)
gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler)
UnFreeze_flag = True
if distributed equals to true:
train_sampler.set_epoch(epoch)
set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch)
fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank)
if local_rank equals to 0:
loss_history.writer.close()
def get_train_loader(engine, dataset, s3client=None): data_setting = {'img_root': config.img_root_folder, 'gt_root': config.gt_root_folder, 'hha_root':config.hha_root_folder, 'mapping_root': config.mapping_root_folder, 'train_source': config.train_source, 'eval_source': config.eval_source} train_preprocess = TrainPre(config.image_mean, config.image_std) train_dataset = dataset(data_setting, "train", train_preprocess, config.batch_size * config.niters_per_epoch, s3client=s3client) train_sampler = None is_shuffle = True batch_size = config.batch_size if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=config.num_workers, drop_last=True, shuffle=is_shuffle, pin_memory=True, sampler=train_sampler) return train_loader, train_sampler这段代码是什么意思
这段代码是一个函数,作用是返回一个用于训练的数据加载器和采样器。函数接收三个参数:engine表示训练引擎,dataset表示加载数据的数据集,s3client是一个用于访问AWS S3的客户端对象。
函数内部会根据不同的参数设置对数据进行预处理和组织,并构建一个数据加载器和采样器。其中数据加载器用于返回一个数据集合,用于模型的训练;而采样器用于决定数据加载器中数据的顺序,从而能让训练结果尽可能优秀。
函数中也包含一些特别的代码,例如:如果数据集被分布在多个节点上,则需要使用分布式采样器来组织数据集中的数据,以便高效地并行训练。