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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）

参考

(2条消息) PyTorch多卡/多GPU/分布式DPP的基本概念(node&rank&local_rank&nnodes&node_rank&nproc_per_node&world_size)_hxxjxw的博客-CSDN博客_nproc_per_nodehttps://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/119606518?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166022262716782248521003%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=166022262716782248521003&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-119606518-null-null.142^v40^control,185^v2^control&utm_term=node_rank&spm=1018.2226.3001.4187训练一个模型 — MMSegmentation 0.27.0 文档https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/train.html

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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。 

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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.sh

2.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

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参考

(2条消息) PyTorch多卡/多GPU/分布式DPP的基本概念(node&rank&local_rank&nnodes&node_rank&nproc_per_node&world_size)_hxxjxw的博客-CSDN博客_nproc_per_nodehttps://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/119606518?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166022262716782248521003%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=166022262716782248521003&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-119606518-null-null.142^v40^control,185^v2^control&utm_term=node_rank&spm=1018.2226.3001.4187
训练一个模型 — MMSegmentation 0.27.0 文档https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/train.html

sh 基础语法_tealex的博客-CSDN博客_sh语法https://blog.csdn.net/tealex/article/details/69397776?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166022463116781818773396%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=166022463116781818773396&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-69397776-null-null.142^v40^control,185^v2^control&utm_term=sh%E8%AF%AD%E6%B3%95&spm=1018.2226.3001.4187

-bash: ./tools/dist_train.sh: Permission denied_taxuewuhenxiaoer的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_44790486/article/details/121889408