python -m torch.distributed.run python -m torch.distributed.launch
时间: 2025-06-29 18:05:37 浏览: 5
### 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。
阅读全文
相关推荐



















