pytorch单机多卡分布式跑代码问题

最新推荐文章于 2024-09-07 10:02:04 发布

996秃头小哥哥

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分类专栏：疑难bug 文章标签： pytorch 分布式 python 深度学习计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/i_java_/article/details/129873232

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单机双卡分布式问题

问题描述：运行如下命令

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2  realesrgan/train.py -opt options/train_realesrgan_x4plus.yml --launcher pytorch --</

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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

391

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。

pytorch多机多卡分布式训练

weixin_44019216的博客

05-18

4774

pytorch多机多卡分布式训练欢迎使用Markdown编辑器新的改变欢迎使用Markdown编辑器 import torch.distributed as dist from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel dist.init_process_group(backend='nccl', init_method=args

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PyTorch~单机多卡

whaosoft143ai的博客

01-01

2229

在 1.0 之后，官方终于对分布式的常用方法进行了封装，支持 all-reduce，broadcast，send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信，通过 NCCL 实现 GPU 通信。官方也曾经提到用。whaosoft aiot http://143ai.com

Pytorch单机多卡分布式训练

no1xiaoqianqian的博客

09-27

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Pytorch单机多卡分布式训练

Pytorch单机多卡后台运行的解决办法

qq_41234663的博客

10-15

2562

Pytorch单机多卡后台运行的解决办法前言今天初次使用了Pytorch单机多卡的训练方法，并且使用的是数据并行的方法，但是由于是单机多卡，那么服务器就需要创建几个进行来运行GPU，这个也导致了在服务器上使用nohup后台运行行不通，所以需要一个方法来解决这个问题方法（1）使用Screen （2）使用sh文件 Screen简单介绍 screen中所有的会话都独立的运行，并拥有各自的编号、输入、输出和窗口缓存。用户可以通过快捷键在不同的窗口下切换，并可以自由的重定向各个窗口的输入和输出。使用步骤（

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pytorch中的分布式训练

Blankit1的博客

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pytorch之多GPU使用——#CUDA_VISIBLE_DEVICES使用 #torch.nn.DataParallel() #报错解决

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主要讲单机多卡（单主机多GPUs训练）使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在多个GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量，其中每个GPU被编上了序号：[0,1,2,3] 0. 显卡编号（什么是主卡）在默认情况下，标号为0的显卡为主卡，如主机中有4块显卡，那么每张显卡的默认标号为[0,1,2,3]。如何将其他显卡设置为主卡呢？通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]指定所要使用的显卡，如： os.environ

基于pytorch的单机多卡分布式训练源码

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在PyTorch中，单机多卡分布式训练是一种优化深度学习模型训练效率的方法，它能够充分利用多GPU资源，加速模型的收敛过程。本教程将详细解释如何使用PyTorch实现单机多卡分布式训练，主要参考提供的源码文件`pytorch_...

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Pytorch多GPU分布式训练代码编写一、数据并行 1.单机单卡模型拷贝 model.cuda() 原地操作数据拷贝（每步） data=data.cuda() 非原地操作基于torch.cuda.is_available()来判断是否可用模型保存与加载 torch.save 来保存模型、优化器、其他变量 torch.load(file.pt,map_location=torch.device(“cuda”/“cuda:0”/“cpu”)) 实际演示：环境检

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hxhabcd123的博客

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linux系统查看gpu情况的三个命令： watch -n 1 nvidia-smi （是nvidia-smi命令的扩展，即实时查看gpu情况，每1秒刷新一次） nvidia-smi gpustat (安装命令 pip/pip3 install gpustat) 单卡训练方式： 1. 在代码中指定gpu来训练模型 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") "cuda:0" 这部分.

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下载nccl: https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads 选择对应的操作系统和CUDA版本(这里选择离线安装): 下载好后进行离线安装: 接下来提示需要安装一个,必须先安装公钥才能进行接下来的操作. 安装公钥: 更新软件源: 清华源最好用: 然后更新: 安装nccl: 将nccl添加到环境变量中: nccl默认的安装目录是 ,修改~/.bashrc文件，添加如下内容到文件中: 添加好之后保存文件，使用让文件的配置生效，在通过查看环境变量

torch单机多卡和多机多卡训练

爱CV

08-02

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数据加载部分我们在该教程的第一篇里介绍过，主要时通过torch.utils.data.distributed.DistributedSampler来获取每个gpu上的数据索引，每个gpu根据索引加载对应的数据，组合成一个batch，与此同时Dataloader里的shuffle必须设置为None。多机多卡训练的一般有两种实现方式，一种是上面这个DDP方式，这里我们就不再介绍了，另一种是使用一个额外的库horovod。上面DP是比较简单的单机多卡的实现方式，但DDP是更高效的方式，不过实现要多几行代码。...

torch, cuda, 单机多卡与DDP分布式

yichudu

11-24

2839

scatter()方法将一个batch的数据散列成若干份, 同 device 个数相等, 便于数据并行. 在单机多卡环境, pdb debug有印证.构造调用如 net = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2]).报错显示 A10 型号的gpu较新, 我实际安装的的是 cuda_10.2, 重装 cuda_11.3 应该就好了.验证cuda {硬件, 驱动, 库} 是否就绪, 通过。简单讲, 高版本cuda兼容低版本硬件, 反之则不行.

pytorch指定多块GPU运行代码