在centos上進行pytorch的分布式訓練，您需要按照以下步驟進行操作：
- 安裝PyTorch：確保您已經安裝了PyTorch。您可以從PyTorch官方網站根據您的系統和CUDA版本選擇合適的安裝命令。
- 準備環境：在開始分布式訓練之前，確保所有參與訓練的節點都能夠通過網絡互相通信，并且可以無密碼ssh登錄。
- 編寫分布式訓練腳本：PyTorch提供了torch.distributed包來支持分布式訓練。您需要編寫一個腳本來初始化分布式環境，設置模型、優化器等，并使用DistributedDataParallel來包裝您的模型。
- 啟動分布式訓練：使用mpirun或torch.distributed.launch工具來啟動分布式訓練。您需要指定總的GPU數量、每個節點的GPU數量、節點地址和端口等信息。
下面是一個簡單的例子，展示了如何使用torch.distributed.launch來啟動分布式訓練：
# run.py import torch import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP import torchvision.models as models def main(rank, world_size): # 初始化進程組 dist.init_process_group( backend='nccl', # 'nccl' 是推薦用于分布式GPU訓練的后端 init_method='tcp://<master_ip>:<master_port>', # 替換為您的主節點IP和端口 world_size=world_size, # 總的進程數 rank=rank # 當前進程的排名 ) # 創建模型并移動到對應的GPU model = models.resnet18(pretrained=True).to(rank) # 使用DistributedDataParallel包裝模型 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 創建損失函數和優化器 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().to(rank) optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01) # 加載數據集并進行分布式采樣 dataset = ... # 您的數據庫 sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=..., sampler=sampler) # 訓練模型 for epoch in range(...): # 替換為您的epoch數 sampler.set_epoch(epoch) for inputs, targets in dataloader: inputs, targets = inputs.to(rank), targets.to(rank) optimizer.zero_grad() outputs = ddp_model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() # 清理進程組 dist.destroy_process_group() if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--world-size', type=int, default=4, help='分布式進程的數量') parser.add_argument('--rank', type=int, default=0, help='當前進程的排名') args = parser.parse_args() main(args.rank, args.world_size) </master_port></master_ip>
啟動分布式訓練的命令可能如下所示：
mpirun -np 4 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE run.py
或者使用torch.distributed.launch：
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE --nnodes=NUM_NODES_YOU_HAVE --node_rank=NODE_RANK_YOU_HAVE --master_addr=MASTER_NODE_IP --master_port=MASTER_NODE_PORT run.py
在這里，NUM_GPUS_YOU_HAVE是您每個節點上的GPU數量，NUM_NODES_YOU_HAVE是節點總數，NODE_RANK_YOU_HAVE是當前節點的排名（從0開始），MASTER_NODE_IP是主節點的IP地址，MASTER_NODE_PORT是主節點上用于通信的端口號。
請注意，這只是一個基本的例子，實際的分布式訓練腳本可能需要更多的配置和優化。此外，確保您的網絡設置允許節點間的通信，并且防火墻規則不會阻止必要的端口。
? 版權聲明
文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載。
THE END
