cmd = f'python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node {nd} --master_port {port} train.py --resume {last}'。能详细解释这段代码吗

时间: 2023-04-12 12:00:43 浏览: 202
这段代码是用于启动分布式训练的命令行代码。其中,nd表示每个节点的进程数,port表示主节点的端口号,last表示上一次训练的模型路径。该命令行代码会启动一个分布式训练进程,每个进程都会加载上一次训练的模型,并在主节点上进行同步。具体实现细节可以参考torch.distributed.launch和train.py的文档。
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ddp = nd > 1 or (nd == 0 and torch.cuda.device_count() > 1) if ddp: port += 1 cmd = f'python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node {nd} --master_port {port} train.py --resume {last}' else: cmd = f'python train.py --resume {last}'

这是一个关于使用 PyTorch 分布式训练的代码段,其中 nd 表示设备数量,ddp 表示是否使用分布式训练。如果 nd 大于 1 或者 nd 等于 0 且 CUDA 设备数量大于 1,则使用分布式训练,否则使用单设备训练。如果使用分布式训练,则指定端口号为 1,使用 torch.distributed.launch 命令启动训练,同时从上一次训练的检查点继续训练;如果使用单设备训练,则直接使用 train.py 脚本从上一次训练的检查点继续训练。

python -m torch.distributed.run python -m torch.distributed.launch

### 正确使用 `python -m torch.distributed.run` 和 `python -m torch.distributed.launch` #### 使用 `torch.distributed.launch` 为了启动多进程分布式训练,可以利用 `torch.distributed.launch` 命令。此工具简化了设置多个GPU上的并行处理过程。具体来说: 可以通过如下命令查看可用选项[^1]: ```bash python -m torch.distributed.launch --help ``` 执行带有特定参数的分布式训练任务时,通常采用以下形式调用该命令: ```bash python -m torch.distributed.launch \ --nnodes=1 \ --node_rank=0 \ --nproc_per_node=8 \ train_script.py (--arg1 val1 ... argN valN) ``` 这里 `-nnodes`, `-node_rank`, 和 `-nproc_per_node` 参数分别指定了节点数量、当前节点排名以及每台机器上使用的GPU数目。 对于调试目的,在集成开发环境(IDE)如PyCharm中配置远程服务器连接来进行断点调试是可行的方法之一;另外还有两种主要途径支持更灵活地调整和监控程序行为[^2]。 #### 使用 `torch.distributed.run` 相比之下,`torch.distributed.run` 是较新的接口设计用于替代旧版的 `launch` 工具。它提供了更加简洁易懂的方式去管理集群资源分配,并且兼容更多类型的后端通信协议(例如 NCCL, Gloo)。基本语法结构相似但有所改进: 要发起一次跨多设备的学习流程,可参照下面的例子[^3]: ```bash python -m torch.distributed.run \ --standalone \ --nnodes=1 \ --nproc_per_node=8 \ training_script.py (--args...) ``` 值得注意的是,当从基于 `torch.distributed.launch` 的现有项目迁移到新API时,除了更新命令外,可能还需要适当修改源码内的初始化逻辑以适应变化后的API特性。
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# Get Started ## Installation 1. clone this repo. git clone https://github.com/ShiqiYu/OpenGait.git 2. Install dependenices: - pytorch >= 1.10 - torchvision - pyyaml - tensorboard - opencv-python - tqdm - py7zr - kornia - einops Install dependenices by [Anaconda](https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html): conda install tqdm pyyaml tensorboard opencv kornia einops -c conda-forge conda install pytorch==1.10 torchvision -c pytorch Or, Install dependenices by pip: pip install tqdm pyyaml tensorboard opencv-python kornia einops pip install torch==1.10 torchvision==0.11 ## Prepare dataset See [prepare dataset](2.prepare_dataset.md). ## Get trained model - Option 1: python misc/download_pretrained_model.py - Option 2: Go to the [release page](https://github.com/ShiqiYu/OpenGait/releases/), then download the model file and uncompress it to [output](output). ## Train Train a model by CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 opengait/main.py --cfgs ./configs/baseline/baseline.yaml --phase train - python -m torch.distributed.launch [DDP](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html) launch instruction. - --nproc_per_node The number of gpus to use, and it must equal the length of CUDA_VISIBLE_DEVICES. - --cfgs The path to config file. - --phase Specified as train. - --log_to_file If specified, the terminal log will be written on disk simultaneously. You can run commands in [train.sh](train.sh) for training different models. ## Test Evaluate the trained model by CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 opengait/main.py --cfgs ./configs/baseline/baseline.yaml --phase test - --phase Specified as test. - --iter Specify a iteration checkpoint. **Tip**: Other arguments are the same as train phase. You can run commands in [test.sh](test.sh) for testing different models. ## Customize 1. Read the [detailed config](docs/1.detailed_config.md) to figure out the usage of needed setting items; 2. See [how to create your model](docs/2.how_to_create_your_model.md); 3. There are some advanced usages, refer to [advanced usages](docs/3.advanced_usages.md), please. ## Warning - In DDP mode, zombie processes may be generated when the program terminates abnormally. You can use this command [sh misc/clean_process.sh](./misc/clean_process.sh) to clear them.

(style) hcq_donghonglai@f940780da57b:~/multi_pose_vton-main$ export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 (style) hcq_donghonglai@f940780da57b:~/multi_pose_vton-main$ torchrun --nproc_per_node=1 --master_port=29502 train_warping.py --batchSize 1 --image_size 256 usage: train_warping.py [-h] [--local_rank LOCAL_RANK] [--batchSize BATCHSIZE] [--dataroot DATAROOT] [--datapairs DATAPAIRS] [--phase PHASE] train_warping.py: error: unrecognized arguments: --image_size 256 ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 2) local_rank: 0 (pid: 4472) of binary: /public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/bin/python Traceback (most recent call last): File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/bin/torchrun", line 8, in <module> sys.exit(main()) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 345, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 719, in main run(args) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 710, in run elastic_launch( File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 131, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args)) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 259, in launch_agent raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: ============================================================ train_warping.py FAILED ------------------------------------------------------------ Failures: <NO_OTHER_FAILURES> ------------------------------------------------------------ Root Cause (first observed failure): [0]: time : 2025-04-02_11:08:24 host : f940780da57b rank : 0 (local_rank: 0) exitcode : 2 (pid: 4472) error_file: <N/A> traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ============================================================根据你的提供的修改方案之后出现这个问题,接下来怎么处理

WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 97 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: -11) local_rank: 1 (pid: 98) of binary: /opt/conda/bin/python Traceback (most recent call last): File "/opt/conda/bin/torchrun", line 33, in <module> sys.exit(load_entry_point('torch==1.13.1+cu116', 'console_scripts', 'torchrun')()) File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 346, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/run.py", line 762, in main run(args) File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/run.py", line 753, in run elastic_launch( File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 132, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args)) File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 246, in launch_agent raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: ==================================================== tools/train.py FAILED ---------------------------------------------------- Failures: <NO_OTHER_FAILURES> ---------------------------------------------------- Root Cause (first observed failure): [0]: time : 2025-03-09_20:49:13 host : yons-MS-7E06 rank : 1 (local_rank: 1) exitcode : -11 (pid: 98) error_file: <N/A> traceback : Signal 11 (SIGSEGV) received by PID 98 ====================================================这是什么问题,怎么解决

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