if distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, shuffle=True, ) val_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(val_dataset, shuffle=False, ) batch_size = batch_size // ngpus_per_node shuffle = False else: train_sampler = None val_sampler = None shuffle = True
时间: 2024-02-14 11:06:01 浏览: 196
这段代码的作用是为分布式训练设置数据采样器,并根据是否为分布式训练设置 batch size 和 shuffle。
如果 `distributed` 为真,表示进行分布式训练,需要使用 `DistributedSampler` 来对训练集和验证集进行采样。`DistributedSampler` 会自动将数据划分成多个子集,在每个进程中采样自己的子集,以避免多个进程同时访问同一个数据集的冲突。同时,为了增加数据的随机性,训练集需要进行 shuffle,验证集不需要 shuffle。
如果 `distributed` 为假,表示进行单机训练,不需要采用 `DistributedSampler`,而是直接使用 PyTorch 内置的 `DataLoader` 来生成 batch 数据。此时,训练集和验证集都需要进行 shuffle。
此外,如果进行分布式训练,还需要根据进程数来设置 batch size,因为每个进程只处理部分数据,因此需要将 batch size 缩小到原来的 1/N,其中 N 表示进程数。因此,设置 `batch_size = batch_size // ngpus_per_node`。
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