# ------------------------------------------------------------------------ # Copyright (c) 2022 megvii-model. All Rights Reserved. # ------------------------------------------------------------------------ # Modified from BasicSR (https://github.com/xinntao/BasicSR) # Copyright 2018-2020 BasicSR Authors # ------------------------------------------------------------------------ import argparse import datetime import logging import math import random import time import torch from os import path as osp from basicsr.data import create_dataloader, create_dataset from basicsr.data.data_sampler import EnlargedSampler from basicsr.data.prefetch_dataloader import CPUPrefetcher, CUDAPrefetcher from basicsr.models import create_model from basicsr.utils import (MessageLogger, check_resume, get_env_info, get_root_logger, get_time_str, init_tb_logger, init_wandb_logger, make_exp_dirs, mkdir_and_rename, set_random_seed) from basicsr.utils.dist_util import get_dist_info, init_dist from basicsr.utils.options import dict2str, parse def parse_options(is_train=True): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( '-opt', type=str, required=True, help='Path to option YAML file.') parser.add_argument( '--launcher', choices=['none', 'pytorch', 'slurm'], default='none', help='job launcher') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0) parser.add_argument('--input_path', type=str, required=False, help='The path to the input image. For single image inference only.') parser.add_argument('--output_path', type=str, required=False, help='The path to the output image. For single image inference only.') args = parser.parse_args() opt = parse(args.opt, is_train=is_train) # distributed settings if args.launcher == 'none': opt['dist'] = False print('Disable distributed.', flush=True) else:

### 修改内容与分布式设置选项 关于 **BasicsR** 项目中的修改内容以及其在分布式环境下的配置选项，可以从以下几个方面进行分析： #### 修改内容概述 在 **Information-Theoretic Decentralized Learning of Distinct Primitives** 的研究背景下[^1]，**BasicsR** 项目的修改主要集中在优化算法性能和适应分布式学习的需求上。具体来说，这些修改涉及以下领域： - **数据分区策略调整**: 数据集被重新划分为多个子集，以便于不同节点之间的独立处理。这种划分方式通常基于一致性哈希或其他负载均衡技术来实现。 - **通信协议增强**: 针对分布式环境中节点间的信息交换需求，引入了更高效的压缩机制以减少带宽消耗。例如，通过量化梯度值或者仅传输更新部分的方式降低通信开销。 - **模型同步逻辑改进**: 在多节点协作训练过程中，为了保持全局模型的一致性和收敛速度，采用了周期性的参数平均方法或者其他形式的共识算法作为替代方案之一。 以下是用于描述上述改动的一个简化版伪代码示例： ```python def modify_basicsr_for_distributed_learning(config): """ Modify the BasicsR project to support decentralized learning. Args: config (dict): Configuration parameters including data partitioning, communication protocol, etc. Returns: dict: Updated configuration with modifications applied. """ # Adjust data partition strategy based on hash function or other balancing techniques config['data_partition'] = apply_consistent_hashing(config.get('raw_data')) # Enhance communication protocols by introducing gradient compression methods config['communication_protocol'] = implement_gradient_compression() # Improve model synchronization logic using periodic averaging approaches config['model_synchronization'] = execute_parameter_averaging() return config ``` #### 分布式设置选项 对于希望部署到分布式架构上的应用而言，合理选择适合自身业务场景特点的技术栈至关重要。下面列举了一些常见的可选方向及其适用范围说明如下表所示: | 设置名称 | 描述 | 推荐应用场景 | |----------|----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------| | AllReduce | 利用环形拓扑结构完成所有参与方之间消息传递操作 | 大规模集群环境下高效聚合计算 | | Parameter Server | 设定专门服务器负责存储共享权重副本并响应来自工作进程发起读写请求 | 不平衡任务分配情况 | | Peer-to-Peer | 各客户端直接两两相连形成网状连接模式 | 小型团队内部快速原型开发 | 值得注意的是，在实际工程实践中往往还需要综合考虑诸如延迟容忍度、资源利用率等因素才能做出最佳决策。 ---