yolo11 ddp 多卡
时间: 2025-01-10 13:57:05 浏览: 181
### YOLOv11 中使用 DDP 进行多卡训练配置与实现
#### 配置环境变量
在启动分布式训练之前,需设置必要的环境变量以便进程间通信。对于单节点上的多GPU训练而言:
```bash
export MASTER_ADDR=localhost
export MASTER_PORT=12355
```
这些命令指定了主节点地址和端口用于初始化进程组。
#### 初始化进程组
当编写代码时,在主函数入口处应尽早调用`init_process_group`方法完成初始化操作[^1]。
```python
import torch.distributed as dist
dist.init_process_group(backend='nccl')
```
这里选择了NCCL作为后端支持高效CUDA GPU间的集体通讯原语。
#### 修改模型定义
为了让模型能够适应于分布式的场景下运行,需要将原始的YOLOv11实例包裹成`DistributedDataParallel`对象[^2]。
```python
model = Model() # 假设这是未经修改过的YOLOv11类名
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model.cuda(), device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)
```
上述片段展示了如何创建一个被封装后的模型实例,并指定其仅能在特定编号的GPU上执行前向传播以及反向传播运算。
#### 数据加载器调整
考虑到数据并行性的特点,应当采用特殊的采样策略——即`DistributedSampler`来替代默认版本,从而确保各子进程中所处理的数据样本互不重叠且覆盖整个数据集一次[^4]。
```python
from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler
train_sampler = DistributedSampler(dataset=train_dataset)
data_loader = DataLoader(
dataset=train_dataset,
batch_size=batch_size_per_gpu,
sampler=train_sampler,
num_workers=num_workers,
pin_memory=True
)
```
此部分实现了基于给定数据源构建适合DDP模式下的迭代器逻辑;值得注意的是batch size参数应该针对每张显卡单独设定而非全局总量。
#### 主循环控制结构
最后一步是在主程序里加入条件判断以区分不同角色的工作流程差异(比如只有rank==0才负责保存checkpoint文件),并且记得适时销毁进程组释放资源。
```python
if rank == 0:
save_checkpoint()
for epoch in range(start_epoch, max_epochs):
train_sampler.set_epoch(epoch)
for i, (inputs, targets) in enumerate(data_loader):
outputs = model(inputs)
loss = compute_loss(outputs, targets)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
cleanup()
```
这段伪代码体现了典型的epoch-level loop内部细节,其中包含了更新学习率调度器、记录日志等功能模块未完全展示出来。
阅读全文
相关推荐















