windows系统下调用torch.distributed.launch

在Windows系统上使用`torch.distributed.launch`，首先你需要确保已经安装了PyTorch，并且它的分布式工具包也被正确配置。`torch.distributed.launch`是一个方便的脚本，它允许你在单机或多节点环境中启动多个进程，以便于实现数据并行训练。

以下是基本的使用步骤：

1. **安装必要的依赖**：确保你已安装了`torch`, `torchvision`以及`distributed`包，可以用`pip install torch torchvision torch-distributed`来进行安装。

2. **准备配置文件**：创建一个`launch_config.yaml`或其他名称的配置文件，指定你要运行的进程数、GPU ID、世界大小等分布式信息，例如：

   num_nodes: 1
   num_processes_per_node: 2
   master_addr: localhost
   master_port: 12345

3. **编写主程序**：在你的项目根目录下，编写主程序，这通常是训练函数，然后使用`dist.init_process_group()`初始化分布式环境：

   # ...其它代码
   from torch.distributed import init_process_group
   init_process_group(backend='nccl')

   # 在这里写你的训练代码
   model.train()
   for data in dataloader:
       # 训练步骤
   # ...

4. **调用launch脚本**：在命令行中，导航到你的项目目录，然后运行`torch.distributed.launch`，传入你的配置文件路径：

   torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 your_script.py --config_file launch_config.yaml

这会启动两个进程并按配置执行。