dist.get_rank()有什么用
时间: 2024-05-26 18:14:14 浏览: 12
`dist.get_rank()` 是 PyTorch 分布式训练中的一个函数,用于获取当前进程(或线程)在分布式环境中的排名(rank)。在分布式训练中,通常会有多个进程或线程同时运行,每个进程或线程需要知道自己在整个分布式环境中的位置,以便进行数据同步、通信和计算等操作。
具体来说,`dist.get_rank()` 返回的是一个整数,表示当前进程(或线程)在整个分布式环境中的排名。排名从0开始,一直到分布式环境中进程(或线程)的总数减1。例如,如果总共有4个进程或线程在分布式环境中运行,那么它们的排名分别是0、1、2、3。
在分布式训练中,我们通常需要根据进程(或线程)的排名来决定它们的任务和角色,例如不同进程(或线程)负责不同的数据划分、模型参数更新等。因此,`dist.get_rank()` 在分布式训练中起着至关重要的作用。
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seed = init_random_seed(args.seed) seed = seed + dist.get_rank() if args.diff_seed else seed logger.info(f'Set random seed to {seed}, ' f'deterministic: {args.deterministic}') set_random_seed(seed, deterministic=args.deterministic) cfg.seed = seed meta['seed'] = seed meta['exp_name'] = osp.basename(args.config)
这段代码的作用是设置随机种子,并将其用于实验的各种随机操作,以确保实验的可重复性和稳定性。
首先,代码调用 `init_random_seed(args.seed)` 函数初始化随机种子。接下来,如果 `args.diff_seed` 参数为真,则将当前进程的 ID 加入到种子中。这是为了确保每个进程使用不同的种子,从而避免并行操作时出现重复的随机数序列。然后,代码使用 `set_random_seed(seed, deterministic=args.deterministic)` 函数设置随机种子,并传入 `deterministic` 参数,以确定是否使用确定性算法(如果为真,则使用确定性算法)。最后,代码将种子存储在 `cfg.seed` 和 `meta['seed']` 中,并将实验名称存储在 `meta['exp_name']` 中。
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。