【VSCode调试技巧】Pytorch分布式训练调试

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【VSCode调试技巧】Pytorch分布式训练调试。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

最近遇到个头疼的问题,对于单机多卡的训练脚本,不知道如何使用VSCode进行Debug。

解决方案:

1、找到控制分布式训练的启动脚本,在自己的虚拟环境的/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launch.py中

2、配置launch.josn文件,按照正确的参数顺序,填入args参数,注意区分位置参数和可选参数,debug文件前面的参数是分布式训练的参数,后面为该文件所需的参数。这个顺序和命令行执行的顺序一致,所以可参考命令行的顺序

【VSCode调试技巧】Pytorch分布式训练调试,vscode,pytorch,ide

3、选择到文件,开始debug,选择该配置 launch.josn文件文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-860309.html

到了这里,关于【VSCode调试技巧】Pytorch分布式训练调试的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • TensorFlow 高级技巧:自定义模型保存、加载和分布式训练

    本篇文章将涵盖 TensorFlow 的高级应用,包括如何自定义模型的保存和加载过程,以及如何进行分布式训练。 在 TensorFlow 中,我们可以通过继承 tf.train.Checkpoint 来自定义模型的保存和加载过程。 以下是一个例子: TensorFlow 提供了 tf.distribute.Strategy API,让我们可以在不同的设备

    2024年02月15日
    浏览(36)
  • pytorch中分布式训练DDP教程(新手快速入门!)

    PyTorch是深度学习领域广泛使用的开源深度学习框架之一。随着深度学习模型的不断增大和数据集的不断增长,单机训练往往不能满足我们的需求。为了加速训练过程,我们可以使用分布式训练技术。在PyTorch中,分布式数据并行(Distributed Data Parallel,简称DDP)是一种常见的分

    2024年02月16日
    浏览(43)
  • 【深度学习】【分布式训练】Collective通信操作及Pytorch示例

    相关博客 【Megatron-DeepSpeed】张量并行工具代码mpu详解(一):并行环境初始化 【Megatron-DeepSpeed】张量并行工具代码mpu详解(二):Collective通信操作的封装mappings 【深度学习】【分布式训练】DeepSpeed:AllReduce与ZeRO-DP 【深度学习】混合精度训练与显存分析 【深度学习】【分布式训练

    2023年04月13日
    浏览(36)
  • pytorch分布式训练报错RuntimeError: Socket Timeout

    出错背景:在我的训练过程中,因为任务特殊性,用的是多卡训练单卡测试策略。模型测试的时候,由于数据集太大且测试过程指标计算量大,因此测试时间较长。 报错信息: 从报错信息中可以看到是数据加载的时候,创建进程引起的超时,解决方法就是将“进程”的“存

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • 【深入了解PyTorch】PyTorch分布式训练:多GPU、数据并行与模型并行

    在深度学习领域,模型的复杂性和数据集的巨大规模使得训练过程变得极具挑战性。为了加速训练过程,利用多个GPU进行并行计算是一种常见的方法。PyTorch作为一种流行的深度学习框架,提供了强大的分布式训练工具,使得多GPU、数据并行和模型并行等技术变得更加容易实现

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • PyTorch Lightning:通过分布式训练扩展深度学习工作流

              欢迎来到我们关于 PyTorch Lightning 系列的第二篇文章!在上一篇文章中,我们向您介绍了 PyTorch Lightning,并探讨了它在简化深度学习模型开发方面的主要功能和优势。我们了解了 PyTorch Lightning 如何为组织和构建 PyTorch 代码提供高级抽象,使研究人员和从业者能够

    2024年02月11日
    浏览(42)
  • 1、pytorch分布式数据训练结合学习率周期及混合精度

    正如标题所写,我们正常的普通训练都是单机单卡或单机多卡。而往往一个高精度的模型需要训练时间很长,所以DDP分布式数据并行和混合精度可以加速模型训练。混精可以增大batch size. 如下提供示例代码,经过官网查阅验证的。原始代码由百度文心一言提供。 问题:pytor

    2024年02月07日
    浏览(37)
  • pytorch 进行分布式调试debug torch.distributed.launch 三种方式

    一. pytorch 分布式调试debug torch.distributed.launch 三种方式 1. 方式1:ipdb调试(建议) 参考之前的博客:python调试器 ipdb 注意:pytorch 分布式调试只能使用侵入式调试,也即是在你需要打断点的地方(或者在主程序的第一行)添加下面的代码: 当进入pdb调试后,跟原先使用pdb调试

    2024年02月07日
    浏览(32)
  • 关于subprocess.CalledProcessError: Commandxxx returned non-zero exit status 1. 的问题--pytorch分布式训练问题

    我想跑一个模型的训练源代码时,就出现了这个问题,之前上网一顿查,发现并没有解决的办法。所说的也跟这个对不上。这个问题的本身是有关于pytorch分布使训练的问题。  实际情况如下。 出现这个问题时,解决问题的关键不在于这个问题本身,而是在于这个问题前面所

    2024年02月15日
    浏览(34)
  • 【分布式】大模型分布式训练入门与实践 - 04

    【分布式】NCCL部署与测试 - 01 【分布式】入门级NCCL多机并行实践 - 02 【分布式】小白看Ring算法 - 03 【分布式】大模型分布式训练入门与实践 - 04 数据并行(Distributed Data Parallel)是一种用于加快深度学习模型训练速度的技术。在过去,训练大型模型往往受限于单卡训练的瓶颈

    2024年02月08日
    浏览(37)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包