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。
相关问题
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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