如何在pycharm中運行和調試torch分布式訓練

發布時間：2021-12-04 19:30:45 來源：億速云閱讀：900 作者：柒染欄目：大數據

這篇文章給大家介紹如何在pycharm中運行和調試torch分布式訓練，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

現在很多深度學習研究開源代碼都會使用pytorch框架，原因之一就是在torch中，只要你定義好了一個module，你就可以輕易的用 torch.distributed 將其應用到單機多GPU或者多機多GPU的場景中，加速模型的收斂速度。

但是在所有github項目的readme中，都是僅給出了如何在命令行模式下使用分布式的方法。對于需要在 Pycharm或其他IDE 進行調試的研究者就不太適用。

環境

    PyTorch 1.1.0    PyCharm 2020.1

分析Readme參數設置

首先，我們需要查看項目的Readme文件是如何使用分布式訓練的，以備后面將參數設置在Pycharm中。


python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 tools/train.py --cfg xxx.yaml

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 表示調用 torch.distributed.launch 這個.py文件進行分布式訓練； --nproc_per_node=4 說明創建節點數為4，這個值通常與訓練使用的GPU數量一致。

tools/train.py --cfg xxx.yaml 是真正的訓練文件，后面的 --cfg xxx.yaml 是train.py 使用時需要給出的執行參數名稱和值。

軟鏈接distributed文件

通過對調用分布式的命令分析，我們首先需要找到 torch.distributed.launc h 這個文件，并將它軟鏈接到我們的Pycharm項目目錄下。為什么使用軟鏈接而不是直接復制呢？因為軟鏈接不會變更文件的路徑，從而使得 launch.py 文件可以不做任何改動的情況下去 import 它需要的包。

在Ubuntu中，通過以下命令創建軟鏈接


ln -s /yourpython/lib/python3.6/site-packages/torch/distributed/ /yourprogram/

以上命令沒有直接鏈接launch.py而是它的父目錄distributed，是因為這樣比較容易知道launch.py是一個軟鏈接，不與項目中的其他文件混淆。

設置Pycharm運行參數

打開Pycharm，依次點擊Run->Edit Configurations 進入參數配置界面：

如何在pycharm中運行和調試torch分布式訓練

只需要配置Script path為launch.py路徑；Parameters為launch.py運行參數，參考命令行調用的方法，設置如下。


--nproc_per_node=4tools/train.py --cfg xxx.yaml

通過以上步驟就可以在Pycharm中運行分布式訓練了。不過，如果是在調試模型最好還是修改一下trian.py文件，通過單GPU方式調試，并不是說分布式模式不能調試，僅僅是因為在單GPU方式下，對于數據流更好把控，減少調試時間。

關于如何在pycharm中運行和調試torch分布式訓練就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

向AI問一下細節

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如何在pycharm中運行和調試torch分布式訓練

環境

分析Readme參數設置

軟鏈接distributed文件

以上命令沒有直接鏈接launch.py而是它的父目錄distributed，是因為這樣比較容易知道launch.py是一個軟鏈接，不與項目中的其他文件混淆。

設置Pycharm運行參數

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環境

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以上命令沒有直接鏈接launch.py而是它的父目錄distributed，是因為這樣比較容易知道launch.py是一個軟鏈接，不與項目中的其他文件混淆。

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