【Pytorch实用教程】【分布式】torch.utils.data.distributed.DistributedSampler用法介绍

文章目录

      • 基本用法
      • 构造方法
      • 使用示例
      • 说明
      • `set_epoch` 方法
      • 典型场景

torch.utils.data.distributed.DistributedSampler 是 PyTorch 中用于 分布式训练的一个采样器(sampler)。在分布式训练时,它可以帮助 将数据集分成多个子集,并且确保 每个 GPU进程处理的 样本是唯一的不会重复其他进程处理的样本,从而提升训练效率。

基本用法

DistributedSampler 主要用于在分布式数据并行训练 (DDP) 中,通常和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 一起使用。它负责根据进程号将数据集划分给不同的进程(GPU),确保每个进程都处理独立的样本。

构造方法

torch.utils.data.distributed

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