ess.CalledProcessError: Command '['C:\\Users\\ps\\.conda\\envs\\yolov11\\python.exe', '-m', 'torch.distributed.run', '--nproc_per_node', '2', '--master_port', '53849', 'C:\\Users\\ps\\AppData\\Roaming\\Ultralytics\\DDP\\_temp_76f5u0mh2229078945520.py']' returned non-zero exit status 1.
时间: 2025-05-25 17:38:03 浏览: 24
### 关于 `torch.distributed.run` 命令引发的 `CalledProcessError`
当运行 PyTorch 的分布式训练脚本时,如果遇到 `CalledProcessError` 并显示退出状态码为 1 (`exit status 1`),这通常表明子进程执行失败。以下是可能导致该错误的原因及其解决方案:
#### 可能原因及解决方法
1. **PyTorch 版本不兼容**
如果使用的 PyTorch 版本较低或存在依赖冲突,则可能无法正常初始化分布式环境。当前环境中安装的 PyTorch 版本为 1.11.0+cu113[^1]。建议确认所用版本支持的功能集以及是否满足硬件需求。
解决方案:升级到最新稳定版 PyTorch 或者确保 CUDA 驱动程序与指定版本匹配。
2. **Rendezvous 初始化失败**
Rendezvous 是分布式训练中的一个重要阶段,在此期间会创建共享键值存储 (key-value store)[^2]。如果在此过程中出现问题(例如地址不可达、端口被占用),则会导致整个流程中断。
解决方案:验证启动参数中 `-m torch.distributed.launch --nproc_per_node=N script.py` 是否正确配置了节点间通信所需的 IP 地址和端口号;另外可以尝试调整默认端口以避开潜在冲突。
3. **GPU 资源不足或其他设备限制**
当前系统可能存在 GPU 显存溢出或者多卡分配不合理的情况,从而触发异常终止行为。
解决方案:通过设置环境变量如 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,...` 来显式控制可用设备列表,并监控资源消耗情况以便及时发现瓶颈所在位置。
4. **代码逻辑缺陷**
用户自定义模块内部也可能隐藏着未捕获的异常情形,这些都会间接造成外部调用层面上报错。
解决方案:仔细审查输入数据预处理部分是否有误操作,同时增加更多日志记录便于定位具体发生地点。
下面给出一段简单的调试模板供参考:
```python
import os
from subprocess import Popen, PIPE
def execute_command(cmd):
process = Popen(cmd.split(), stdout=PIPE, stderr=PIPE)
output, error = process.communicate()
if process.returncode != 0:
raise Exception(f"Command failed with code {process.returncode}: {error.decode('utf-8')}")
execute_command("python -m torch.distributed.run ...") # 替换实际命令行字符串
```
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