pytorch分布式怎样启动

要启动一个使用PyTorch的分布式训练任务，您需要遵循以下步骤：

1. 安装PyTorch和torchvision库。您可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision

2. 确保您的系统上安装了正确的CUDA版本，以便在GPU上运行模型。您可以使用以下命令检查CUDA版本：

nvcc --version

3. 为每个计算节点创建一个环境变量，指定主节点的IP地址和端口。例如，如果您有两个计算节点，分别为node1和node2，主节点的IP地址为192.168.1.100，端口为12345，则可以在每个节点上设置以下环境变量：

export MASTER_ADDR=192.168.1.100
export MASTER_PORT=12345

4. 在每个计算节点上，使用以下命令启动torch.distributed.launch脚本，该脚本将启动一个分布式训练任务：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node= 

其中是每个计算节点上可用的GPU数量，是您的训练脚本。

例如，如果您有两个计算节点，每个节点有4个GPU，您的训练脚本名为train.py，则可以在每个节点上运行以下命令：

export MASTER_ADDR=192.168.1.100
export MASTER_PORT=12345
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py

5. 在主节点上运行您的训练脚本。由于所有计算节点都已配置为使用相同的IP地址和端口，因此它们将自动连接到主节点并协同工作以执行分布式训练任务。

请注意，这些步骤可能因您的具体设置而有所不同。请确保根据您的系统环境和需求进行适当的调整。