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【Hackathon No.113】 PR.md #4464
【Hackathon No.113】 PR.md #4464
Conversation
【队名】:xd_no-bad 【序号】:113 【状态】:PR提交
Thanks for your contribution! |
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docs/eval/【Hackathon No.113】 PR.md
Outdated
| :------------ | ---------- | --------------- | ------ | ------| | ||
| 序号 | 核心步骤 | 完成情况(成功/不成功) | 遇到问题 |解决方法(无法解决请注明)| | ||
| 1 | 导入分布式训练所需要的依赖包 | 完成 | 无 | 无 | | ||
| 2 | 初始化分布式环境 | 完成 | paddlepaddle安装有时候会有一些问题、NCCL初始化有问题 | 使用export设置一些安装的库的环境变量 | |
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是否可以把NCCL初始化遇到的具体问题罗列出来? 以及设置环境变量的解决方案。考虑后续更新改安装文档。谢谢!
docs/eval/【Hackathon No.113】 PR.md
Outdated
| 1 | 导入分布式训练所需要的依赖包 | 完成 | 无 | 无 | | ||
| 2 | 初始化分布式环境 | 完成 | paddlepaddle安装有时候会有一些问题、NCCL初始化有问题 | 使用export设置一些安装的库的环境变量 | | ||
| 3 | 设置分布式训练需要的优化器 | 完成 | 无 | 无 | | ||
| 4 | 数据集拆分 | 完成 | 示例里面没有数据集的拆分案例,不会使用数据集的拆分;使用DistributedBatchSampler采样器之后DataLoader中无法指定batchsize以及shuffle参数 | 分析paddle的分布式API底层以及结合其他深度学习框架分析,发现了DistributedBatchSampler API,然后分析其底层实现,发现可以应用;分析DataLoader底层的源码,发现在指定batch_sampler参数之后不能指定batchsize、shuffle以及drop_last参数,然后在DistributedBatchSampler构建采样器的过程中指定 | |
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这里可以提供下您分析后的分布式数据集拆分案例和详细介绍。
已回复并且在pr中已修改 |
@xymyeah 请review下~ |
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整体内容和结构比较完整,其中对于FleetAPI的对比上全面性稍有欠缺,如分布式策略对比等,易用性对比结论可靠性需要进一步验证。
【队名】:xd_no-bad
【序号】:113
【状态】:PR提交