## PyTorch DDP训练实现教程
### 引言
PyTorch分布式数据并行（DistributedDataParallel，简称DDP）是一种训练深度学习模型的方法，它可以在多个GPU上进行并行处理，加快模型训练的速度。本文将教授如何实现PyTorch DDP训练。
### 整体流程
下面是实现PyTorch DDP训练的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-01-14 04:36:12
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最近在学习《深度强化学习入门与实践指南》，书中给出了其所有代码所用的安装包及版本如下图： 但是这些版本代码比较老了，特别是Pytorch的0.4.0版本在官网上一直没找到，折腾了好一段时间。因此写下这日志来记录一下自己的成功安装经历。创建虚拟环境（电脑已事先安装好Aconda)在Cmd命令行中输入conda crea
DGL库是由纽约大学和亚马逊联手推出的图神经网络框架，支持对异构图的处理，开源相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果。1 DGL库1.1 DGL库的实现与性能实现GNN并不容易，因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。1.1.1 DGL库简介DGL库的逻辑层使用了顶点域的处理方式，使代码更容易理解。同时，又在底
搬来了这个,这是尝试单卡改多卡加速的过程中出现的bug记录：一是继承DistributedSampler的漏洞百出，二是master进程无法正常结束，这里详细的阐述了出错的细节以及给出了修改的方法。先说明一下背景，由于每次完成实验需要5个小时（baseline），自己的模型需要更久（2倍），非常不利于调参和发现问题，所以开始尝试使用多卡加速。torch.nn.DataParallel ==>
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2024-01-05 10:23:46
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这是总结了很多了网上的方法，然后经过实验感觉应该OK的：前提是在显存够用的情况，并且batch_size足够大了（比如16+的时候了），只想着减少时间复杂度的情况下，所以这个时候一定是使用空间换取时间的（与checkpoint相反）1.减少训练步骤中掺杂的其他的东西：只留下 optimizer.zeors_grad() -> loss.backward()（最花时间，非常漫长）-> t
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2023-09-12 11:34:43
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from os import statimport osimport timeimport argparseimport torchimport torch.nn as nnimpor
原创
2023-03-04 06:23:22
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现在pytorch主流的分布式训练库是DistributedDataParallel，它比Dataparallel库要快，而且前者能实现多机多卡后者只能单机多卡。本文是在单机多卡的环境下执行的分布式训练。1. main.py（开启多进程）首先用torch.multiprocess的spawn库来自动开启多进程进行分布式训练，每个子进程自动对应一个GPU和一个DDP训练的模块，这样就不需要自己手动执
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2023-08-25 15:10:39
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1. 关于单机多卡的处理：ids, outputdevice, dim)关键的在于model、device_ids这两个参数。 DATA PARALLELISMpytorch.org
但是官网的例子中没有讲到一个核心的问题：即所有的tensor必须要在同一个GPU上。这是网络运行的前提。这篇文章给了我很大的帮助，里面的例子也很好懂，很直观：
pytorch： 一机多卡训练的尝试www
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2024-08-12 10:18:31
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很详细
原创
2023-07-30 00:00:28
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1. 简介DDP（DistributedDataParallel）和DP（DataParallel）均为并行的pytorch训练的加速方法。两种方法使用场景有些许差别：DP模式 主要是应用到单机多卡的情况下，对代码的改动比较少，主要是对model进行封装，不需要对数据集和通信等方面进行修改。一般初始化如下：import torch
import torchvision
model = torch
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2024-03-30 22:08:51
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文章目录一. 概览二. 使用DDP一个简单例子2.1 依赖2.2 环境准备2.3 代码2.3.1 单GPU代码2.3.2 加入DDP代码三. 基本原理3.1 DDP与DP模式的不同四. DDP为什么能加速4.1 Python GIL4.2 Ring-Reduce梯度合并五. 并行计算5.1 Data Parallelism：5.2 Model Parallelism：5.3 Workload P
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2023-12-23 22:21:23
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：知乎—就是不吃草的羊\
有三种分布式训练模型被拆分到不同GPU, 模型太大了，基本用不到模型放在一个，数据拆分不同GPU，torch.dataparallel基本不会报bugsync bc要自己准备模型和数据在不同gpu上各有一份, torch.distributeddataparal...
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2022-08-18 15:40:12
3457阅读
# 分布式训练相比较单线程训练需要做出什么改变？ 1、启动的命令行 以前使用python train.py启动一个线程进行训练，现在需要一个新的启动方式，从而让机器知道现在要启动八个线程了。这八个线程之间的通讯方式完全由torch帮我
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2023-09-26 18:14:05
8093阅读
DDP分布式多GPU并行跑pytorch深度学习模型多卡并行代码模板 文章目录DDP分布式多GPU并行跑pytorch深度学习模型前言一、DP是什么二、DDP是什么1.pytorch使用DDP的参数2.pytorch使用DDP的代码样例DDP启动总结 前言PyTorch的数据并行相对于TensorFlow而言，要简单的多，主要分成两个API：DataParallel（DP）：Parameter S
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2023-11-26 20:25:40
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最近想充实一下自己的Pytorch版model zoo，之前由于懒。。。所以一直没加多GPU训练支持，这次打算把坑填上。Pytorch分布式训练主要支持两种形式：1）nn.DataParallel：简称DP，数据并行2）nn.parallel.DistributedDataParallel：简称DDP，分布式数据并行从原理上，DP仅支持单机多卡，而DDP（主流方法，推荐）既可用于单机多卡也可用于多
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2023-12-07 13:23:37
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# PyTorch RPC DDP: 分布式深度学习的利器
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## 引言
分布式深度学习是一种利用多台计算机进行训练的方法，可以加快训练速度，并处理更大规模的数据集。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了一种名为RPC DDP（Remote Procedure Call Distributed Data Parallel）的工具，用于实现分布式深度学习。
本文将介绍PyTo
原创
2023-08-23 11:54:17
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PyTorch的distributed训练已经逐渐代替nn.Dataparallel的方式，因为官方对其有更好的支持，并且训练速度更快。大家可能知道一种启动方法，就是用torch.launch启动。但有没有被冗长的代码段惹的不开心呢。今天阿杰为大家带来一种更简单的启动方式，那就是torch.multiprocessingNote： torch.multiprocessing的启动和用torch.l
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2023-07-14 17:56:33
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文章目录DDP原理pytorch中DDP使用相关的概念使用流程如何启动torch.distributed.launchspawn调用方式针对实例voxceleb_trainer多卡介绍 DDP原理DistributedDataParallel（DDP）支持多机多卡分布式训练。pytorch原生支持，本文简要总结下DDP的使用，多卡下的测试，并根据实际代码介绍。voxceleb_trainer:
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2023-10-18 17:22:46
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目录CUDA 张量的共享最佳实践和技巧避免和防止死锁重用通过队列发送的缓冲区异步多进程训练hogwildtorch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 多进程模块的替代品。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展，以便所有通过多进程队列 multiprocessing.Queue 发送的张量都能将其数据移入共享内存，而且仅将其句柄发送到另一个进程。注
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2023-08-07 03:09:57
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1. 单机多卡1.1 torch.nn.DataParallel当采用多卡训练神经网络时，通过nvidia-smi命令查看当前可用的gpu卡，在文件的头部添加：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1, 2, 3"使得当前代码仅对上述显卡可见，系统会对所有可见的显卡依然按照从0开始编号。如何将模型和数据加载到多GPU上?from torch import nn
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2023-09-11 15:18:30
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