dist.init_process_group(backend=backend, init_method="env://")是什么意思

时间: 2023-03-31 16:03:07 浏览: 72
这是一个 PyTorch 中的函数,用于初始化分布式训练的进程组。其中,backend 参数指定了使用的后端,init_method 参数指定了进程组的初始化方法。具体的实现细节可以参考 PyTorch 的官方文档。
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具体解释一下这段代码dist.init_process_group(backend=backend, init_method="env://")中init_method="env://"是什么意思

init_method="env://"表示使用环境变量来初始化进程组。具体来说,PyTorch使用了一种分布式初始化方法,即让每个进程通过特定的初始化方法来协调它们之间的通信和同步。在这种方法中,init_method指定了进程之间通信的方式和地址,这里使用了环境变量作为通信方式和地址。 当使用init_method="env://"时,PyTorch会从环境变量中获取初始化信息,如主机名、端口号等,然后根据这些信息来建立进程组。这种方法的好处是,可以灵活地配置进程之间通信的方式和地址,同时也保证了安全性,因为只有具有相同环境变量的进程才能加入到同一个进程组中。

if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID train_loader, train_loader_normal, val_loader, num_query, num_classes, camera_num, view_num = make_dataloader(cfg) model = make_model(cfg, num_class=num_classes, camera_num=camera_num, view_num = view_num) loss_func, center_criterion = make_loss(cfg, num_classes=num_classes) optimizer, optimizer_center = make_optimizer(cfg, model, center_criterion) scheduler = create_scheduler(cfg, optimizer)

这段代码是用Python编写的,主要功能是进行分布式训练并创建数据加载器、模型、损失函数、优化器和学习率调度器。 其中,`if cfg.MODEL.DIST_TRAIN:` 判断是否进行分布式训练,如果是,则使用 `torch.distributed.init_process_group` 初始化进程组。同时,使用 `os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID` 指定使用的GPU设备。 接下来,使用 `make_dataloader` 函数创建训练集、验证集以及查询图像的数据加载器,并获取类别数、相机数和视角数等信息。使用 `make_model` 函数创建模型,并传入类别数、相机数和视角数等参数。使用 `make_loss` 函数创建损失函数和中心损失,传入类别数等参数。使用 `make_optimizer` 函数创建优化器和中心损失的优化器,传入模型和中心损失等参数。最后,使用 `create_scheduler` 函数创建学习率调度器,传入优化器等参数。

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