torch.distributed学习记录

最新推荐文章于 2025-10-20 15:42:23 发布
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介绍torch.distributed包如何支持多节点并行计算及同步分布式训练。基于此功能构建的DistributedDataParallel()类能轻松实现PyTorch模型的分布式训练。
torchrun 分布式 python入口程序#!/home/ailab/.conda/envs/chatglm_etuning/bin/python
强化学习曾小健
07-12 577
re.sub() 是Python正则表达式库的一个函数，用于替换字符串中的子串。sys.argv是一个包含命令行参数的列表，sys.argv[0]是脚本的名称。这行代码使用正则表达式删除了脚本名称末尾的-script.pyw或.exe后缀。sys.exit(main()) #调用了之前导入的main函数，并将其返回值作为程序的退出码。# -*- coding: utf-8 -*- #一个Python的入口脚本，用于启动一个分布式程序。，即脚本名称中末尾的 -script.pyw 或 .exe 后缀。
记录使用Pytorch分布式训练（torch.distributed）踩过的坑
abbcdc的博客
05-31 2457
记录使用Pytorch分布式训练时踩过的坑。
pytorch中的分布式训练
Blankit1的博客
07-16 4363
pytorch分布式训练
torch之分布式训练
最新发布
fudexiang的博客
10-20 522
绝大多数情况下，分布式训练使用数据并行，每张卡独立工作，只在梯度同步时通信极少数情况下（模型太大），使用模型并行，需要层层传递自动处理数据并行的通信，对用户透明。
PyTorch 分布式训练和启动脚本torch.distributed.launch torchrun slurm
www_z_dd的博客
07-31 6464
如果当前有4个GPU，batch_size=16，那么模型将被复制到每一个GPU上，在前向传播时，每一个gpu将分到4个batch，每个gpu独立计算依据分到的batch计算出结果的梯度，然后将梯度返回到第一个GPU上，第一个GPU再进行梯度融合、模型更新。在下一次前向传播的时候，将更新后的模型再复制给每一个GPU。1、DP在每个训练批次（batch）中，因为模型的权重都是在 一个进程上先算出来 然后再把他们分发到每个GPU上，所以就成为了一个瓶颈，而GPU使用率也通常很低。
Pytorch:解决报错 No module named ‘torch.distributed.run‘
道纪书生的博客
11-09 2万+
今天运行Pytorch分布式训练程序时发生了以下报错： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'torch.distributed.run' 测试后发现装的pytorch里面是有 torch.distributed模块的，当时没有torch.distributed.run 原来是pyt.
torch.distributed.launch 、 torchrun 和 torch.distributed.run 无法与 nohup 兼容
06-03 805
报错的原因可能是torch.distributed.launch 、 torchrun 和 torch.distributed.run 无法与 nohup 兼容 ， 当ssh连接断开， 窗口被关闭时，torch.distribute 接管了相关异常， 导致nohup没起作用。
【pytorch记录】pytorch的分布式 torch.distributed.launch 命令在做什么呢
m0_67403076的博客
07-31 1414
我们在训练分布式时候，会使用到可以通过命令，来打印该模块提供的可选参数usagennodes节点的数量，通常一个节点对应一个主机，方便记忆，直接表述为主机node_rank节点的序号，从0开始一个节点中显卡的数量master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让其他节点知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理master节点的port号，在不同的节点上master_addr和master_port的设置是一样的，用来进行通信。...
torch.distributed.all_gather_into_tensor = torch.distributed._all_gather_base AttributeError: module 'torch.distributed' has no attribute '_all_gather_base'
06-28
在 PyTorch 分布式训练过程中，如果遇到 `AttributeError: module 'torch.distributed' has no attribute '_all_gather_base'` 错误，通常是因为使用的 PyTorch 版本与代码中调用的 API 不兼容。`_all_gather_base` ...
C:\Users\ggbond\AppData\Local\anaconda3\Lib\site-packages\torch\distributed\distributed_c10d.py:366: UserWarning: torch.distributed.reduce_op is deprecated, please use torch.distributed.ReduceOp instead
05-22
### 关于 `torch.distributed.reduce_op` 被弃用的解决方案 在 PyTorch 的分布式训练模块中，`torch.distributed.reduce_op` 曾用于定义 reduce 操作的行为模式。然而，在较新的版本中，该属性已被标记为废弃，并...
我将模型损失保存在了txt文件中，格式为“ INFO:torch.distributed.distributed_c10d:Added key: store_based_barrier_key:1 to store for rank: 0 INFO:torch.distributed.distributed_c10d:Rank 0: Completed store-based barrier for key:store_based_barrier_key:1 with 1 nodes. INFO:torch.distributed.distributed_c10d:Added key: store_based_barrier_key:1 to store for rank: 0 INFO:torch.distributed.distributed_c10d:Rank 0: Completed store-based barrier for key:store_based_barrier_key:1 with 1 nodes. INFO:torch.distributed.distributed_c10d:Added key: store_based_barrier_key:1 to store for rank: 0 INFO:torch.distributed.distributed_c10d:Rank 0: Completed store-based barrier for key:store_based_barrier_key:1 with 1 nodes. INFO:torch.distributed.distributed_c10d:Added key: store_based_barrier_key:1 to store for rank: 0 INFO:torch.distributed.distributed_c10d:Rank 0: Completed store-based barrier for key:store_based_barrier_key:1 with 1 nodes. INFO:torch.nn.parallel.distributed:Reducer buckets have been rebuilt in this iteration. INFO:root:epoch 1, data_index 7, loss nan, losses: {'hold_obj_backpack_loss': 0.0, 'gender_loss': 0.672, 'hair_sleeve_loss': 0.633, 'upper_color_loss': 0.0, 'lower_body_loss': 0.474, 'lower_color_loss': 0.0, 'mask_loss': nan}”，请给出绘制loss曲线的代码。
10-12
- 我们将分别记录总损失和各个损失分量的值，按epoch和step排序。 - 由于step可能是连续的，我们可以用step作为x轴（或者用epoch+step/step_per_epoch）。 假设日志文件名为：log.txt 由于日志中出现了nan，...
关于集群分布式torchrun命令踩坑记录（自用）
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Komach的博客
05-19 4万+
在训练或者微调模型的过程中，单节点的显存溢出，或者单节点的显卡较少，算力有限。需要跨节点用多个节点多块显卡来运行这项任务。这里就需要使用分布式命令，将这项任务分布到多个节点上来处理。
torchrun 并行化模型运行
m0_63372012的博客
08-08 4076
torchrun 是 PyTorch 提供的一个工具，用于简化分布式训练任务的启动和管理。它是 torch.distributed 库的一部分，旨在简化在多个 GPU 和多个节点上运行分布式训练任务。下面是 torchrun 的工作流程： 工作流程概述 初始化参数：解析命令行参数，包括节点数量、每个节点上的进程数量、主节点地址和端口等。 设置环境变量：为每个进程设置必要的环境变量，这些变量用于进程间通信。 启动进程：在每个节点上启动训练脚本的多个实例，每个实例对应一个 GPU。 初始化通信：每个进程初始化
torch DDP Training
爱CV
06-18 485
01有三种分布式训练模型被拆分到不同GPU, 模型太大了，基本用不到模型放在一个，数据拆分不同GPU，torch.dataparallel基本不会报bugsync bc要自己准备模型和数据在不同gpu上各有一份, torch.distributeddataparallelbug多，各进程间数据不共享，访问文件先后不确定，在日志系统，数据集预处理，模型loss放在指定cuda等地方要仔细设计。sync 是pytorch现有的库原理和效果理论上和 2 一致，都是用更大的batchsize，速度确实比 2 快，好
pytorch显卡内存随训练过程而增加_pytorch apex 混合精度训练和horovod分布式训练...
weixin_39850167的博客
11-30 395
转载请注明出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98034129如果你基于pytorch训练模型，然后，你想加快训练速度，增大batch_size,或者，你有一台配置多张显卡的机器，还是说你有多台带显卡机器，你想利用起来，分布式训练你的模型，那这篇文章对你有点用。基于以上的需求，我趟了一遍，记录下我遇到的坑都有哪些，怎么跨过去。先看一下我主要的工具：anaconda,ap...
torch 单机 多卡 训练(二)
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【代码】torch 单机 多卡 训练(二)
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04-15 8856
首先介绍一下分布式的基础概念： group：指进程组，默认为一组 backwend：指进程使用的通讯后端，Pytorch支持mpi、gloo、nccl、若是使用N卡推荐使用nccl world_size：指进程组中的进程数量 若使用单台机器多GPU，world_size表示使用的GPU数量 若使用多台机器多GPU，world_size表示使用的机器数量 rank：指当前进程的序号，用于进程间的通讯，rank=0表示为master。 若使用单台机器多GPU，rank表示当前正在使用的某个GPU 若使用多台机
Pytorch分布式训练/多卡/多GPU训练DDP的torch.distributed.launch和torchrun
hxxjxw的博客
08-03 3235
Pytorch分布式训练/多卡训练DDP的torch.distributed.launch和torchrun
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