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前言
DP模式的命令行命令使用以及环境变量分析
原dist_train.sh文件的分析：
相关环境变量分析：
config配置文件预配置：
Windows DP 启动命令：
Linux DP 启动命令：（使用sh文件）
前言
普通的单机单卡训练模式难以解决模型训练速度过慢的问题，对此mmopenlab的代码文档提供了针对DP和DDP的 .sh 文件。
其中，dist_train.sh 对应的是DP模式的单机多卡训练方式；slurm_train.sh 对应的是DDP模式的多机多卡训练方式。
注：这里本文只看了单机多卡训练模式。
DP模式的命令行命令使用以及环境变量分析
原dist_train.sh文件的分析：
CONFIG=$1 # 需要传输的第一个参数，即配置文件的路径
GPUS=$2 # 需要传输的第二个参数，即要使用的GPU格式个数
NNODES=${NNODES:-1} # 所有的结点数（这里默认的是1，即只使用一个结点，即单机）
NODE_RANK=${NODE_RANK:-0} # 结点编号（因为编号是从0开始，而且只有一个结点，所以这里是0）
PORT=${PORT:-29500}
MASTER_ADDR=${MASTER_ADDR:-"127.0.0.1"}
PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH \
python -m torch.distributed.launch \
--nnodes=$NNODES \
--node_rank=$NODE_RANK \
--master_addr=$MASTER_ADDR \
--nproc_per_node=$GPUS \
--master_port=$PORT \
$(dirname "$0")/train.py \
$CONFIG \
--launcher pytorch ${@:3} # 使用的环境，这里使用pytorch相关环境变量分析：
RANK： 用于表示进程的序号，用于进程间通信，泛指一个进程。
LOCAL_RANK: 在一台机器上面的进程编号。（每个机器都从0开始）
NODE： 结点。也指一个服务器。
NNODES： 所有的结点总数。
NODE_RANK：每个结点对应的序号，例如：0或1或2。
NPROC_PER_NODE： 每个结点开启的进程数。
WORLD_SIZE: 全局结点数 = NPROC_PER_NODE x NNODES
config配置文件预配置：
注意这两点即可，其他的均不用调整：
1.这里是每个gpu的，不是所有gpu的，故不需要是gpu数量的倍数。
2.调整iters。使用多gpu之后都要减小iters（在单卡训练的基础上）。
Windows DP 启动命令：
这里是我的启动命令：
python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 3 --node_rank 0 --nnodes 1 tools/train.py test_120k_3gpu/deeplabv3_r50-d8_512x512_4x4_160k_coco-stuff164k.py --gpu-id 2 --launcher pyt
orch与单卡训练的不同之处：
需要指定--nproc_per_node --node_rank --nnodes --launcher 参数（注意他们的位置！！！位置不能随意放置）
注：
如果报错：subprocess.CalledProcessError: Command '[xxx，xxx，xxx]' returned non
-zero exit status 1.
请往前看，这个不是最终报错，具体报错原因还在前面。
Linux DP 启动命令：（使用sh文件）
注：
1.使用 sh 文件之前需要编译一下，不然会报： -bash: ./tools/dist_train.sh: Permission denied
chmod 777 ./tools/dist_train.sh2.如果报错： tools/dist_train.sh: line 8: python: command not found
这是因为sh文件的启动命令默认的是python，可以改成自己的，比如python2、python3即可。
这里是我的启动命令：
sh tools/dist_train.sh test_120k_3gpu/deeplabv3_r50-d8_512x512_4x4_160k_coco-stuff164k.py 3 --work-dir test_120k_3gpu/
# 其中：只需要传config路径和gpus数量即可，其他参数可选
