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单机单卡能用torch.distributed.launch吗,怎么用

时间: 2023-06-01 20:02:35 浏览: 373
可以使用`torch.distributed.launch`来启动单机单卡的训练。 使用方法如下: 1. 在命令行中运行以下命令: ``` python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 your_script.py ``` 其中,`--nproc_per_node`指定每个节点使用的GPU数,这里是1。 2. 在代码中使用`torch.distributed.init_process_group`初始化进程组。 ``` import torch import torch.distributed as dist dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') ``` 其中,`backend`指定使用的通信后端,这里是nccl,`init_method`指定初始化方法,这里使用环境变量。 3. 将模型和数据分布到各个GPU上,并使用`nn.parallel.DistributedDataParallel`包装模型。 ``` import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.models as models import torchvision.transforms as transforms import torch.utils.data.distributed model = models.resnet50() model.cuda() model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model) criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2, pin_memory=True, sampler=train_sampler) for epoch in range(10): train_sampler.set_epoch(epoch) for i, (input, target) in enumerate(train_loader): input = input.cuda() target = target.cuda() output = model(input) loss = criterion(output, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 以上代码使用了CIFAR10数据集和ResNet50模型作为示例。需要注意的是,每个进程在训练过程中只能访问到分配给它的数据,因此需要使用`torch.utils.data.distributed.DistributedSampler`分发数据,同时在每个epoch之前调用`train_sampler.set_epoch(epoch)`来更新数据的分发策略。还需要使用`input.cuda()`和`target.cuda()`将数据移到GPU上。
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我在运行代码时出现如下报错,该报错是什么意思,该如何解决 [PG ID 0 PG GUID 0 Rank 0] using GPU 0 to perform barrier as devices used by this process are currently unknown. This can potentially cause a hang if this rank to GPU mapping is incorrect. Specify device_ids in barrier() to force use of a particular device, or call init_process_group() with a device_id. [rank0]: Traceback (most recent call last): [rank0]: File "/root/workspace/MyURSA/VLMEvalKit/run.py", line 448, in <module> [rank0]: main() [rank0]: File "/root/workspace/MyURSA/VLMEvalKit/run.py", line 222, in main [rank0]: dist.barrier() [rank0]: File "/opt/conda/envs/infer/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/c10d_logger.py", line 81, in wrapper [rank0]: return func(*args, **kwargs) [rank0]: File "/opt/conda/envs/infer/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 4551, in barrier [rank0]: work = group.barrier(opts=opts) [rank0]: torch.distributed.DistBackendError: NCCL error in: /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/NCCLUtils.hpp:268, unhandled system error (run with NCCL_DEBUG=INFO for details), NCCL version 2.21.5 ============================================================ run.py FAILED ------------------------------------------------------------ Failures: <NO_OTHER_FAILURES> raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: ============================================================ run.py FAILED ------------------------------------------------------------ Failures: <NO_OTHER_FAILURES> ------------------------------------------------------------ Root Cause (first observed failure): [0]: time : 2025-03-14_11:10:11 host : ed69dc270103 rank : 1 (local_rank: 1) exitcode : 1 (pid: 2394731) error_file: <N/A> traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html

(VScode) zhaohy@workspace2:~/VSCode-main$ python train_test_eval.py --Training True --Testing True --Evaluation True /home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/timm/models/layers/__init__.py:48: FutureWarning: Importing from timm.models.layers is deprecated, please import via timm.layers warnings.warn(f"Importing from {__name__} is deprecated, please import via timm.layers", FutureWarning) /home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/timm/models/layers/__init__.py:48: FutureWarning: Importing from timm.models.layers is deprecated, please import via timm.layers warnings.warn(f"Importing from {__name__} is deprecated, please import via timm.layers", FutureWarning) /home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/timm/models/layers/__init__.py:48: FutureWarning: Importing from timm.models.layers is deprecated, please import via timm.layers warnings.warn(f"Importing from {__name__} is deprecated, please import via timm.layers", FutureWarning) W0311 15:54:21.788752 136232691705664 torch/multiprocessing/spawn.py:145] Terminating process 2342884 via signal SIGTERM Traceback (most recent call last): File "train_test_eval.py", line 67, in <module> Training.train_net(num_gpus=num_gpus, args=args) File "/home/zhaohy/VSCode-main/Training.py", line 64, in train_net mp.spawn(main, nprocs=num_gpus, args=(num_gpus, args)) File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/multiprocessing/spawn.py", line 281, in spawn return start_processes(fn, args, nprocs, join, daemon, start_method="spawn") File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/multiprocessing/spawn.py", line 237, in start_processes while not context.join(): File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/multiprocessing/spawn.py", line 188, in join raise ProcessRaisedException(msg, error_index, failed_process.pid) torch.multiprocessing.spawn.ProcessRaisedException: -- Process 1 terminated with the following error: Traceback (most recent call last): File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/multiprocessing/spawn.py", line 75, in _wrap fn(i, *args) File "/home/zhaohy/VSCode-main/Training.py", line 71, in main dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') # 自动从环境变量读取 RANK/WORLD_SIZE File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/c10d_logger.py", line 75, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/c10d_logger.py", line 89, in wrapper func_return = func(*args, **kwargs) File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 1305, in init_process_group store, rank, world_size = next(rendezvous_iterator) File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/rendezvous.py", line 234, in _env_rendezvous_handler rank = int(_get_env_or_raise("RANK")) File "/home/zhaohy/anaconda3/envs/VScode/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/rendezvous.py", line 219, in _get_env_or_raise raise _env_error(env_var) ValueError: Error initializing torch.distributed using env:// rendezvous: environment variable RANK expected, but not set

def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a detector') parser.add_argument('config', help='train config file path') parser.add_argument('--work-dir', help='the dir to save logs and models') parser.add_argument( '--resume-from', help='the checkpoint file to resume from') parser.add_argument( '--no-validate', action='store_true', help='whether not to evaluate the checkpoint during training') group_gpus = parser.add_mutually_exclusive_group() group_gpus.add_argument( '--gpus', type=int, help='number of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') group_gpus.add_argument( '--gpu-ids', type=int, nargs='+', help='ids of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') parser.add_argument('--seed', type=int, default=None, help='random seed') parser.add_argument( '--deterministic', action='store_true', help='whether to set deterministic options for CUDNN backend.') parser.add_argument( '--options', nargs='+', action=DictAction, help='override some settings in the used config, the key-value pair ' 'in xxx=yyy format will be merged into config file (deprecate), ' 'change to --cfg-options instead.') parser.add_argument( '--cfg-options', nargs='+', action=DictAction, help='override some settings in the used config, the key-value pair ' 'in xxx=yyy format will be merged into config file. If the value to ' 'be overwritten is a list, it should be like key="[a,b]" or key=a,b ' 'It also allows nested list/tuple values, e.g. key="[(a,b),(c,d)]" ' 'Note that the quotation marks are necessary and that no white space ' 'is allowed.') parser.add_argument( '--launcher', choices=['none', 'pytorch', 'slurm', 'mpi'],

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SQL Server 2000官方资料:数据转换与优化

根据提供的文件信息,可以推断出以下知识点: 1. SQL Server 2000官方资料:首先,我们应了解SQL Server 2000是微软发布的一款关系型数据库管理系统,属于SQL Server数据库产品系列的早期版本。官方资料将涵盖此版本的安装、配置、管理以及编程接口等方面的详尽信息。了解SQL Server 2000的官方文档是掌握该软件的基础,对于数据库管理员和开发者来说至关重要。 2. 数据转换:在SQL Server 2000中,数据转换通常涉及将数据从一个格式转换成另一个格式,以便进行进一步的处理或分析。这可能包括使用DTS (Data Transformation Services) 进行数据的导入导出,或是通过编写SQL语句及存储过程来实现复杂的数据清洗和转换逻辑。数据转换的知识点会包括DTS包的设计与执行、各种数据源的连接方法、以及转换过程中的错误处理和日志记录。 3. 数据优化:数据库性能优化是SQL Server 2000的核心知识点之一。数据优化旨在提升数据库的运行效率,包括查询优化、索引管理、存储过程优化等。查询优化可能涉及到使用SQL Server的查询分析器分析查询计划,进而调整SQL语句以提高执行效率。索引管理包括创建、维护和优化索引,而存储过程优化则关注于编写高效的存储过程以减少数据库资源的消耗。 4. 数据备份与恢复:在数据库管理中,数据备份与恢复是保证数据安全性和可靠性的重要措施。SQL Server 2000提供了多种备份选项,例如完整备份、差异备份和日志备份,以及还原数据库的不同策略。管理员需要掌握如何创建备份计划,执行备份操作,同时理解不同备份类型的特点以及在数据丢失或损坏时如何执行恰当的还原操作。 5. 标签信息:"2000官方资料 sqlserver":这个标签强调了文档或文件内容的专一性,指出它专门涉及SQL Server 2000版本。对于IT专业人员来说,理解特定版本的特点和操作是必要的,因为每个版本的数据库管理系统都可能有它独特的功能和限制。因此,此标签提示我们,文中所涉及的技巧、方法和工具都是针对SQL Server 2000的,可能与最新版本有所不同。 6. 压缩包子文件的文件名称列表:虽然提供的列表中只有一个具体的文件名和一个数字,但我们可以推断“中国IT认证实验室学习下载频道.txt”可能是一个包含学习材料下载链接、说明或指南的文本文件。这类文件一般用来提供学习资源信息,可能包含针对SQL Server 2000学习路径的建议,例如官方文档的下载链接、学习书籍的推荐、在线课程介绍等。数字“228”可能是某种编码或文件编号,没有更多的上下文信息,我们难以确定其具体含义。 总结来说,从文件信息中我们可以得知,主要知识点集中在SQL Server 2000的官方资料学习上,具体包括数据转换、数据优化、数据备份与恢复等多个方面。这些内容对于掌握SQL Server 2000的操作和管理至关重要。标签信息进一步指明了内容的专业性和版本特定性,而文件名称列表则可能指向一些学习资源的下载指引。对于数据库管理员和开发者而言,这些知识点的掌握是进行数据库设计、管理和故障排除的基础。