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synced 2024-12-02 04:07:35 +08:00
1. 继续完善部分文档；2.删除 paddle 多卡下的 data_device 功能 3. 将 paddle_utils 下的 get_device_from_visible 函数更名为 _convert_data_device 并进行修改
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x54-729
parent
9a15af88d7
commit
d79de6b008
@ -304,8 +304,7 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
|
||||
1. 当 driver 实例的 ``model_device`` 不为 None 时，该参数无效；
|
||||
2. 对于 pytorch，仅当用户自己通过 ``python -m torch.distributed.launch`` 并且自己初始化 ``init_process_group`` 时，
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||||
driver 实例的 ``model_device`` 才会为 None；
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||||
3. 对于 paddle，仅当用户自己通过 ``python -m paddle.distributed.launch`` 并且自己初始化 :func:`~init_parallel_env` 或
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:meth:`fleet.init` 时，driver 实例的 ``model_device`` 才会为 None；
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||||
3. 对于 paddle，该参数无效；
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* *use_dist_sampler* -- 表示是否使用分布式的 ``sampler``。在多卡时，分布式 ``sampler`` 将自动决定每张卡上读取的 sample ，使得一个 epoch
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||||
内所有卡的 sample 加起来为一整个数据集的 sample。默认会根据 driver 是否为分布式进行设置。
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||||
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||||
@ -164,7 +164,7 @@ class PaddleDataLoader(DataLoader):
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"""
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||||
获取当前 ``batch`` 中每条数据对应的索引。
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||||
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||||
:return: 当前 ``batch`` 数据的索引
|
||||
:return: 当前 ``batch`` 数据的索引；
|
||||
"""
|
||||
return self.cur_batch_indices
|
||||
|
||||
|
||||
@ -172,7 +172,7 @@ class TorchDataLoader(DataLoader):
|
||||
"""
|
||||
获取当前 ``batch`` 中每条数据对应的索引。
|
||||
|
||||
:return: 当前 ``batch`` 数据的索引
|
||||
:return: 当前 ``batch`` 数据的索引；
|
||||
"""
|
||||
return self.cur_batch_indices
|
||||
|
||||
|
||||
@ -400,16 +400,22 @@ class DataSet:
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||||
new_field_name: str = None, num_proc: int = 0,
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||||
progress_desc: str = None, show_progress_bar: bool = True):
|
||||
r"""
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||||
将 :class:`~DataSet` 每个 ``instance`` 中为 ``field_name`` 的 ``field`` 传给函数 ``func``，并获取函数的返回值。
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||||
将 :class:`~DataSet` 每个 ``instance`` 中为 ``field_name`` 的 ``field`` 传给函数 ``func``，并写入到 ``new_field_name``
|
||||
中。
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||||
|
||||
:param field_name: 传入 ``func`` 的 ``field`` 名称。
|
||||
:param func: 一个函数，其输入是 ``instance`` 中名为 ``field_name`` 的 ``field`` 的内容。
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||||
:param new_field_name: 将 ``func`` 返回的内容放入到 ``new_field_name`` 对应的 ``field`` 中，如果名称与已有的 ``field`` 相同
|
||||
则进行覆盖。如果为 ``None`` 则不会覆盖和创建 ``field`` 。
|
||||
:param num_proc: 使用进程的数量。请注意，由于 ``python`` 语言的特性，使用了多少进程就会导致多少倍内存的增长。
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||||
:param progress_desc: 进度条的描述字符，默认为 ``Main``。
|
||||
:param show_progress_bar: 是否展示进度条；默认为展示。
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||||
:return: 从函数 ``func`` 中得到的返回值。
|
||||
:param field_name: 传入 ``func`` 的 ``field`` 名称；
|
||||
:param func: 对指定 ``field`` 进行处理的函数，注意其输入应为 ``instance`` 中名为 ``field_name`` 的 ``field`` 的内容；
|
||||
:param new_field_name: 函数执行结果写入的 ``field`` 名称。该函数会将 ``func`` 返回的内容放入到 ``new_field_name`` 对
|
||||
应的 ``field`` 中，注意如果名称与已有的 ``field`` 相同则会进行覆盖。如果为 ``None`` 则不会覆盖和创建 ``field`` ；
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||||
:param num_proc: 使用进程的数量。
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||||
|
||||
.. note::
|
||||
|
||||
由于 ``python`` 语言的特性，设置该参数后会导致相应倍数的内存增长，这可能会对您程序的执行带来一定的影响。
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||||
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||||
:param progress_desc: 进度条的描述字符，默认为 ``Main``；
|
||||
:param show_progress_bar: 是否在处理过程中展示进度条；
|
||||
:return: 从函数 ``func`` 中得到的返回值；
|
||||
"""
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||||
assert len(self) != 0, "Null DataSet cannot use apply_field()."
|
||||
if not self.has_field(field_name=field_name):
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||||
|
||||
@ -7,18 +7,22 @@ from fastNLP.envs.imports import _NEED_IMPORT_JITTOR
|
||||
if _NEED_IMPORT_JITTOR:
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import jittor
|
||||
|
||||
__all__ = []
|
||||
|
||||
def initialize_jittor_driver(driver: str, device: Union[str, int, List[int]], model: jittor.Module, **kwargs) -> JittorDriver:
|
||||
r"""
|
||||
用来根据参数 `driver` 和 `device` 来确定并且初始化一个具体的 `Driver` 实例然后返回回去；
|
||||
在这个函数中，我们会根据用户设置的device来确定JittorDriver的mode。
|
||||
用来根据参数 ``device`` 来确定并且初始化一个具体的 ``Driver`` 实例然后返回回去。
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||||
|
||||
:param driver: 该参数的值应为以下之一：["jittor"]；
|
||||
:param device: jittor运行的设备
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||||
.. todo::
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||||
创建多卡的 driver
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||||
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||||
:param driver: 该参数的值应为以下之一：``["jittor"]``；
|
||||
:param device: ``jittor`` 运行的设备；
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||||
:param model: 训练或者评测的具体的模型；
|
||||
:param kwargs:
|
||||
|
||||
:return: 返回一个元组，元组的第一个值是具体的基于 jittor 的 `Driver` 实例，元组的第二个值是该 driver 的名字（用于检测一个脚本中
|
||||
先后 driver 的次序的正确问题）；
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||||
:return: :class:`~fastNLP.core.JittorSingleDriver` 或 :class:`~fastNLP.core.JittorMPIDriver` 实例；
|
||||
"""
|
||||
|
||||
if driver not in {"jittor"}:
|
||||
|
||||
@ -24,7 +24,17 @@ if _NEED_IMPORT_JITTOR:
|
||||
|
||||
class JittorDriver(Driver):
|
||||
r"""
|
||||
Jittor 框架的 Driver
|
||||
``Jittor`` 框架的 ``Driver``
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||||
|
||||
.. note::
|
||||
|
||||
这是一个正在开发中的功能，敬请期待。
|
||||
|
||||
.. todo::
|
||||
|
||||
实现 fp16 的设置，且支持 cpu 和 gpu 的切换；
|
||||
实现用于断点重训的 save 和 load 函数；
|
||||
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, model, fp16: bool = False, **kwargs):
|
||||
|
||||
@ -13,6 +13,14 @@ __all__ = [
|
||||
]
|
||||
|
||||
class JittorMPIDriver(JittorDriver):
|
||||
"""
|
||||
执行 ``Jittor`` 框架下分布式训练的 ``Driver``。
|
||||
|
||||
.. note::
|
||||
|
||||
这是一个正在开发中的功能，敬请期待。
|
||||
|
||||
"""
|
||||
def __init__(
|
||||
self,
|
||||
model,
|
||||
|
||||
@ -16,8 +16,17 @@ __all__ = [
|
||||
|
||||
class JittorSingleDriver(JittorDriver):
|
||||
r"""
|
||||
用于 cpu 和 单卡 gpu 运算
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||||
TODO: jittor 的 fp16
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||||
``Jittor`` 框架下用于 ``cpu`` 和单卡 ``gpu`` 运算的 ``Driver``。
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||||
|
||||
.. note::
|
||||
|
||||
这是一个正在开发中的功能，敬请期待。
|
||||
|
||||
.. todo::
|
||||
|
||||
支持 cpu 和 gpu 的切换；
|
||||
实现断点重训中替换 dataloader 的 set_dist_repro_dataloader 函数
|
||||
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, model, device=None, fp16: bool = False, **kwargs):
|
||||
@ -30,11 +39,6 @@ class JittorSingleDriver(JittorDriver):
|
||||
self.world_size = 1
|
||||
|
||||
def step(self):
|
||||
"""
|
||||
jittor optimizers 的step函数可以传入参数loss
|
||||
此时会同时进行 zero_grad 和 backward
|
||||
为了统一，这里暂不使用这样的方式
|
||||
"""
|
||||
for optimizer in self.optimizers:
|
||||
optimizer.step()
|
||||
|
||||
|
||||
@ -5,10 +5,11 @@ from fastNLP.envs.imports import _NEED_IMPORT_JITTOR
|
||||
if _NEED_IMPORT_JITTOR:
|
||||
import jittor
|
||||
|
||||
__all__ = []
|
||||
|
||||
class DummyGradScaler:
|
||||
"""
|
||||
用于仿造的GradScaler对象，防止重复写大量的if判断
|
||||
|
||||
"""
|
||||
def __init__(self, *args, **kwargs):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
@ -1,8 +1,6 @@
|
||||
import os
|
||||
from typing import List, Union, Optional, Dict, Tuple, Callable
|
||||
|
||||
from fastNLP.core.utils.paddle_utils import get_device_from_visible
|
||||
|
||||
from .paddle_driver import PaddleDriver
|
||||
from .fleet_launcher import FleetLauncher
|
||||
from .utils import (
|
||||
@ -21,6 +19,7 @@ from fastNLP.core.utils import (
|
||||
is_in_paddle_dist,
|
||||
get_paddle_device_id,
|
||||
)
|
||||
from fastNLP.core.utils.paddle_utils import _convert_data_device
|
||||
from fastNLP.envs.distributed import rank_zero_rm
|
||||
from fastNLP.core.samplers import (
|
||||
ReproduceBatchSampler,
|
||||
@ -221,25 +220,6 @@ class PaddleFleetDriver(PaddleDriver):
|
||||
"you initialize the paddle distribued process out of our control.")
|
||||
|
||||
self.outside_fleet = True
|
||||
# 用户只有将模型上传到对应机器上后才能用 DataParallel 包裹，因此如果用户在外面初始化了 Fleet，那么在 PaddleFleetDriver 中
|
||||
# 我们就直接将 model_device 置为 None；
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||||
self._model_device = None
|
||||
|
||||
# 当参数 `device` 为 None 时并且该参数不为 None，表示将对应的数据移到指定的机器上；
|
||||
self._data_device = kwargs.get("data_device", None)
|
||||
if self._data_device is not None:
|
||||
if isinstance(self._data_device, int):
|
||||
if self._data_device < 0:
|
||||
raise ValueError("Parameter `data_device` can not be smaller than 0.")
|
||||
_could_use_device_num = paddle.device.cuda.device_count()
|
||||
if self._data_device >= _could_use_device_num:
|
||||
raise ValueError("The gpu device that parameter `device` specifies is not existed.")
|
||||
self._data_device = f"gpu:{self._data_device}"
|
||||
elif not isinstance(self._data_device, str):
|
||||
raise ValueError("Parameter `device` is wrong type, please check our documentation for the right use.")
|
||||
# if self.outside_fleet and paddle.device.get_device() != self._data_device:
|
||||
# logger.warning("`Parameter data_device` is not equal to paddle.deivce.get_device(), "
|
||||
# "please keep them equal to avoid some potential bugs.")
|
||||
|
||||
self.world_size = None
|
||||
self.global_rank = 0
|
||||
@ -419,8 +399,6 @@ class PaddleFleetDriver(PaddleDriver):
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def data_device(self):
|
||||
if self.outside_fleet:
|
||||
return self._data_device
|
||||
return self.model_device
|
||||
|
||||
def model_call(self, batch, fn: Callable, signature_fn: Optional[Callable]) -> Dict:
|
||||
@ -574,7 +552,7 @@ class PaddleFleetDriver(PaddleDriver):
|
||||
|
||||
def broadcast_object(self, obj, src:int=0, group=None, **kwargs):
|
||||
# 因为设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES，可能会引起错误
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||||
device = get_device_from_visible(self.data_device)
|
||||
device = _convert_data_device(self.data_device)
|
||||
return fastnlp_paddle_broadcast_object(obj, src, device=device, group=group)
|
||||
|
||||
def all_gather(self, obj, group=None) -> List:
|
||||
|
||||
@ -14,20 +14,24 @@ from fastNLP.core.log import logger
|
||||
if _NEED_IMPORT_PADDLE:
|
||||
import paddle
|
||||
|
||||
__all__ = []
|
||||
|
||||
def initialize_paddle_driver(driver: str, device: Optional[Union[str, int, List[int]]],
|
||||
model: "paddle.nn.Layer", **kwargs) -> PaddleDriver:
|
||||
r"""
|
||||
用来根据参数 `driver` 和 `device` 来确定并且初始化一个具体的 `Driver` 实例然后返回回去；
|
||||
1、如果检测到当前进程为用户通过 `python -m paddle.distributed.launch xxx.py` 方式拉起的，则将
|
||||
设备自动设置为用户指定的设备（由于我们在引入 fastNLP 进行了特殊的设置，因此可以通过 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 获取）
|
||||
2、如果检测到输入的 `driver` 是 `paddle` 但 `device` 包含了多个设备，那么我们会给出警告并且自动返回多卡的 Driver
|
||||
3、如果检测到输入的 `driver` 是 `fleet` 但 `device` 仅有一个设备，那么我们会给出警告但仍旧返回多卡的 Driver
|
||||
用来根据参数 ``device`` 来确定并且初始化一个具体的 ``Driver`` 实例。
|
||||
|
||||
:param driver: 使用的 ``driver`` 类型，在这个函数中仅支持 ``paddle``
|
||||
:param device: 该参数的格式与 `Trainer` 对参数 `device` 的要求一致；
|
||||
1. 如果检测到当前进程为用户通过 ``python -m paddle.distributed.launch xxx.py`` 方式拉起的，则将
|
||||
设备自动设置为用户指定的设备（由于我们要求分布式训练必须进行 ``backend`` 的设置，因此可以通过 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` 获取）
|
||||
|
||||
2. 如果 ``device`` 包含了多个设备，则返回一个 :class:`~fastNLP.core.PaddleFleetDriver` 实例，否则返回
|
||||
单卡的 :class:`~fastNLP.core.PaddleSingleDriver` 实例
|
||||
|
||||
:param driver: 使用的 ``driver`` 类型，在这个函数中仅支持 ``paddle``；
|
||||
:param device: 该参数的格式与 ``Trainer`` 对参数 ``device`` 的要求一致；
|
||||
:param model: 训练或者评测的具体的模型；
|
||||
|
||||
:return: 返回构造的 `Driver` 实例。
|
||||
:return: 一个 :class:`~fastNLP.core.PaddleSingleDriver` 或 :class:`~fastNLP.core.PaddleFleetDriver` 实例；
|
||||
"""
|
||||
if driver != "paddle":
|
||||
raise ValueError("When initialize PaddleDriver, parameter `driver` must be 'paddle'.")
|
||||
|
||||
@ -12,7 +12,8 @@ from fastNLP.envs.env import USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES
|
||||
from .utils import _build_fp16_env, optimizer_state_to_device, DummyGradScaler
|
||||
from fastNLP.envs.imports import _NEED_IMPORT_PADDLE
|
||||
from fastNLP.core.drivers.driver import Driver
|
||||
from fastNLP.core.utils import apply_to_collection, paddle_move_data_to_device, get_device_from_visible
|
||||
from fastNLP.core.utils import apply_to_collection, paddle_move_data_to_device
|
||||
from fastNLP.core.utils.paddle_utils import _convert_data_device
|
||||
from fastNLP.envs import (
|
||||
FASTNLP_SEED_WORKERS,
|
||||
FASTNLP_MODEL_FILENAME,
|
||||
@ -371,10 +372,7 @@ class PaddleDriver(Driver):
|
||||
|
||||
:return: 将移动到指定机器上的 batch 对象返回；
|
||||
"""
|
||||
if USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES in os.environ:
|
||||
device = get_device_from_visible(self.data_device)
|
||||
else:
|
||||
device = self.data_device
|
||||
device = _convert_data_device(self.data_device)
|
||||
return paddle_move_data_to_device(batch, device)
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
|
||||
@ -8,10 +8,10 @@ from fastNLP.envs.imports import _NEED_IMPORT_PADDLE
|
||||
from fastNLP.envs.env import USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES
|
||||
from fastNLP.core.utils import (
|
||||
auto_param_call,
|
||||
get_device_from_visible,
|
||||
get_paddle_gpu_str,
|
||||
get_paddle_device_id,
|
||||
)
|
||||
from fastNLP.core.utils.paddle_utils import _convert_data_device
|
||||
from fastNLP.core.utils.utils import _get_fun_msg
|
||||
from fastNLP.core.samplers import (
|
||||
ReproducibleBatchSampler,
|
||||
@ -64,10 +64,7 @@ class PaddleSingleDriver(PaddleDriver):
|
||||
r"""
|
||||
该函数用来初始化训练环境，用于设置当前训练的设备，并将模型迁移到对应设备上。
|
||||
"""
|
||||
if USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES in os.environ:
|
||||
device = get_device_from_visible(self.data_device)
|
||||
else:
|
||||
device = self.data_device
|
||||
device = _convert_data_device(self.data_device)
|
||||
|
||||
paddle.device.set_device(device)
|
||||
with contextlib.redirect_stdout(None):
|
||||
|
||||
@ -10,19 +10,18 @@ from .ddp import TorchDDPDriver
|
||||
from fastNLP.core.log import logger
|
||||
from fastNLP.envs import FASTNLP_BACKEND_LAUNCH
|
||||
|
||||
__all__ = []
|
||||
|
||||
def initialize_torch_driver(driver: str, device: Optional[Union[str, "torch.device", int, List[int]]],
|
||||
model: "torch.nn.Module", **kwargs) -> TorchDriver:
|
||||
r"""
|
||||
用来根据参数 `driver` 和 `device` 来确定并且初始化一个具体的 `Driver` 实例然后返回回去；
|
||||
注意如果输入的 `device` 如果和 `driver` 对应不上就直接报错；
|
||||
用来根据参数 ``driver` 和 ``device`` 来确定并且初始化一个具体的 ``Driver`` 实例然后返回回去；
|
||||
|
||||
:param driver: 该参数的值应为以下之一：["torch", "torch_ddp", "fairscale"]；
|
||||
:param device: 该参数的格式与 `Trainer` 对参数 `device` 的要求一致；
|
||||
:param driver: 该参数的值应为以下之一：``["torch", "fairscale"]``；
|
||||
:param device: 该参数的格式与 ``Trainer`` 对参数 ``device`` 的要求一致；
|
||||
:param model: 训练或者评测的具体的模型；
|
||||
|
||||
:return: 返回一个元组，元组的第一个值是具体的基于 pytorch 的 `Driver` 实例，元组的第二个值是该 driver 的名字（用于检测一个脚本中
|
||||
先后 driver 的次序的正确问题）；
|
||||
:return: 返回一个 :class:`~fastNLP.core.TorchSingleDriver` 或 :class:`~fastNLP.core.TorchDDPDriver` 实例；
|
||||
"""
|
||||
# world_size 和 rank
|
||||
if FASTNLP_BACKEND_LAUNCH in os.environ:
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@ from typing import List, Any
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
from fastNLP.core.metrics.backend import Backend
|
||||
from fastNLP.core.utils.paddle_utils import paddle_to, get_device_from_visible
|
||||
from fastNLP.core.utils.paddle_utils import paddle_to, _convert_data_device
|
||||
from fastNLP.core.metrics.utils import AggregateMethodError
|
||||
from fastNLP.core.drivers.paddle_driver.dist_utils import fastnlp_paddle_all_gather
|
||||
from fastNLP.envs.imports import _NEED_IMPORT_PADDLE
|
||||
@ -81,8 +81,7 @@ class PaddleBackend(Backend):
|
||||
raise ValueError(f"tensor: {tensor} can not convert to ndarray!")
|
||||
|
||||
def move_tensor_to_device(self, tensor, device):
|
||||
if USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES in os.environ:
|
||||
device = get_device_from_visible(device)
|
||||
device = _convert_data_device(device)
|
||||
return paddle_to(tensor, device)
|
||||
|
||||
def all_gather_object(self, obj, group=None) -> List:
|
||||
|
||||
@ -2,7 +2,6 @@ __all__ = [
|
||||
'cache_results',
|
||||
'is_jittor_dataset',
|
||||
'jittor_collate_wraps',
|
||||
'get_device_from_visible',
|
||||
'paddle_to',
|
||||
'paddle_move_data_to_device',
|
||||
'get_paddle_device_id',
|
||||
@ -28,7 +27,7 @@ __all__ = [
|
||||
|
||||
from .cache_results import cache_results
|
||||
from .jittor_utils import is_jittor_dataset, jittor_collate_wraps
|
||||
from .paddle_utils import get_device_from_visible, paddle_to, paddle_move_data_to_device, get_paddle_device_id, get_paddle_gpu_str, is_in_paddle_dist, \
|
||||
from .paddle_utils import paddle_to, paddle_move_data_to_device, get_paddle_device_id, get_paddle_gpu_str, is_in_paddle_dist, \
|
||||
is_in_fnlp_paddle_dist, is_in_paddle_launch_dist
|
||||
from .rich_progress import f_rich_progress
|
||||
from .torch_utils import torch_move_data_to_device
|
||||
|
||||
@ -15,6 +15,12 @@ from fastNLP.core.dataset import Instance
|
||||
|
||||
|
||||
def is_jittor_dataset(dataset) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
判断传入的 ``dataset`` 是否是 :class:`jittor.dataset.Dataset` 类型
|
||||
|
||||
:param dataset: 数据集；
|
||||
:return: 当前 ``dataset`` 是否为 ``jittor`` 的数据集类型；
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
if isinstance(dataset, jt.dataset.Dataset):
|
||||
return True
|
||||
@ -26,7 +32,8 @@ def is_jittor_dataset(dataset) -> bool:
|
||||
|
||||
def jittor_collate_wraps(func, auto_collator: Callable):
|
||||
"""
|
||||
对jittor的collate_fn进行wrap封装, 如果数据集为mapping类型，那么采用auto_collator，否则还是采用jittor自带的collate_batch
|
||||
对 ``jittor`` 的 ``collate_fn`` 进行 ``wrap`` 封装,。如果数据集为 ``mapping`` 类型，那么采用 ``auto_collator`` ，否则
|
||||
还是采用 ``jittor`` 的 ``collate_batch``。
|
||||
|
||||
:param func:
|
||||
:param auto_collator:
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,4 @@
|
||||
__all__ = [
|
||||
"get_device_from_visible",
|
||||
"paddle_to",
|
||||
"paddle_move_data_to_device",
|
||||
"get_paddle_gpu_str",
|
||||
@ -21,55 +20,71 @@ if _NEED_IMPORT_PADDLE:
|
||||
|
||||
from .utils import apply_to_collection
|
||||
|
||||
def get_device_from_visible(device: Union[str, int]) -> str:
|
||||
def _convert_data_device(device: Union[str, int]) -> str:
|
||||
"""
|
||||
在有 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` 的情况下，获取对应的设备。
|
||||
如 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 ，device=3 ，则返回1。
|
||||
用于转换 ``driver`` 的 ``data_device`` 的函数。如果用户设置了 ``FASTNLP_BACKEND=paddle``，那么 ``fastNLP`` 会将
|
||||
可见的设备保存在 ``USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES`` 中，并且将 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` 设置为可见的第一张显卡；这是为
|
||||
了顺利执行 ``paddle`` 的分布式训练而设置的。
|
||||
|
||||
:param device: 未转化的设备名
|
||||
:return: 转化后的设备，格式为 ``gpu:x``
|
||||
在这种情况下，单纯使用 ``driver.data_device`` 是无效的。比如在分布式训练中将设备设置为 ``[0,2,3]`` ，且用户设置了
|
||||
``CUDA_VISIBLE_DEVICES=3,4,5,6`` ，那么在 ``rank1``的进程中有::
|
||||
|
||||
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "5"
|
||||
os.environ["USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3,4,5,6"
|
||||
driver.data_device = "gpu:2" # 为了向用户正确地反映他们设置的设备减少歧义，因此这里没有设置为 "gpu:5"
|
||||
|
||||
此时我们便需要通过这个函数将 ``data_device`` 转换为 ``gpu:0``。具体过程便是通过索引 **2** 在 ``USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES`` 中
|
||||
找到设备 **5**，然后在 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` 中找到设备 **5** 的索引 **0** 返回。
|
||||
|
||||
.. note::
|
||||
|
||||
在分布式单进程仅支持单卡的情况下中，这个函数实际等同于直接转换为 ``gpu:0`` 返回。
|
||||
|
||||
:param device: 未转化的设备；
|
||||
:return: 转化后的设备，格式为 ``gpu:x``；
|
||||
"""
|
||||
if device == "cpu":
|
||||
return device
|
||||
cuda_visible_devices = os.getenv("CUDA_VISIBLE_DEVICES")
|
||||
try:
|
||||
user_visible_devices = os.getenv(USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES)
|
||||
if cuda_visible_devices is not None:
|
||||
idx = get_paddle_device_id(device)
|
||||
if user_visible_devices is not None:
|
||||
# 此时一定发生在分布式的情况下，利用 USER_CUDA_VISIBLDE_DEVICES 获取用户期望的设备
|
||||
idx = user_visible_devices.split(",")[idx]
|
||||
else:
|
||||
idx = str(idx)
|
||||
|
||||
cuda_visible_devices_list = cuda_visible_devices.split(',')
|
||||
if idx not in cuda_visible_devices_list:
|
||||
raise ValueError(f"Can't find your devices {idx} in CUDA_VISIBLE_DEVICES[{cuda_visible_devices}]. ")
|
||||
return f"gpu:{cuda_visible_devices_list.index(idx)}"
|
||||
else:
|
||||
if device == "cpu" or user_visible_devices is None:
|
||||
# 传入的是 CPU，或者没有设置 USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES
|
||||
# 此时不需要进行转换
|
||||
return get_paddle_gpu_str(device)
|
||||
|
||||
def paddle_to(data, device: Union[str, int]):
|
||||
"""
|
||||
将 `data` 迁移到指定的 `device` 上
|
||||
idx = get_paddle_device_id(device)
|
||||
idx = user_visible_devices.split(",")[idx]
|
||||
# 此时 CUDA_VISIBLE_DEVICES 一定不是 None
|
||||
cuda_visible_devices_list = os.getenv("CUDA_VISIBLE_DEVICES").split(',')
|
||||
return f"gpu:{cuda_visible_devices_list.index(idx)}"
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise ValueError(f"Can't convert device {device} when USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES={user_visible_devices} "
|
||||
"and CUDA_VISIBLE_DEVICES={cuda_visible_devices}. If this situation happens, please report this bug to us.")
|
||||
|
||||
:param data: 要迁移的张量
|
||||
:param device: 目标设备，可以是 `str` 或 `int`
|
||||
:return: 迁移后的张量
|
||||
def paddle_to(data: "paddle.Tensor", device: Union[str, int]) -> "paddle.Tensor":
|
||||
"""
|
||||
将 ``data`` 迁移到指定的 ``device`` 上。``paddle.Tensor`` 没有类似 ``torch.Tensor`` 的 ``to`` 函数，该函数
|
||||
只是集成了 :func:`paddle.Tensor.cpu` 和 :func:`paddle.Tensor.cuda` 两个函数。
|
||||
|
||||
:param data: 要迁移的张量；
|
||||
:param device: 目标设备，可以是 ``str`` 或 ``int`` 类型；
|
||||
:return: 迁移后的张量；
|
||||
"""
|
||||
|
||||
if device == "cpu":
|
||||
return data.cpu()
|
||||
else:
|
||||
# device = get_device_from_visible(device, output_type=int)
|
||||
return data.cuda(get_paddle_device_id(device))
|
||||
|
||||
|
||||
def get_paddle_gpu_str(device: Union[str, int]) -> str:
|
||||
"""
|
||||
获得 `gpu:x` 类型的设备名
|
||||
获得 ``gpu:x`` 格式的设备名::
|
||||
|
||||
:param device: 设备编号或设备名
|
||||
:return: 返回对应的 `gpu:x` 格式的设备名
|
||||
>>> get_paddle_gpu_str(1)
|
||||
'gpu:1'
|
||||
>>> get_paddle_gpu_str("cuda:1")
|
||||
'gpu:1'
|
||||
|
||||
:param device: 设备编号或设备名；
|
||||
:return: 返回对应的 ``gpu:x`` 格式的设备名；
|
||||
"""
|
||||
if isinstance(device, str):
|
||||
return device.replace("cuda", "gpu")
|
||||
@ -78,10 +93,17 @@ def get_paddle_gpu_str(device: Union[str, int]) -> str:
|
||||
|
||||
def get_paddle_device_id(device: Union[str, int]) -> int:
|
||||
"""
|
||||
获得 gpu 的设备id
|
||||
获得 ``device`` 的设备编号::
|
||||
|
||||
:param: device: 设备编号或设备名
|
||||
:return: 设备对应的编号
|
||||
>>> get_paddle_device_id("gpu:1")
|
||||
1
|
||||
>>> get_paddle_device_id("gpu")
|
||||
0
|
||||
|
||||
请注意不要向这个函数中传入 ``cpu``。
|
||||
|
||||
:param: device: 设备编号或设备名；
|
||||
:return: 设备对应的编号；
|
||||
"""
|
||||
if isinstance(device, int):
|
||||
return device
|
||||
@ -103,20 +125,16 @@ def get_paddle_device_id(device: Union[str, int]) -> int:
|
||||
|
||||
return device_id
|
||||
|
||||
def paddle_move_data_to_device(batch: Any, device: Optional[str] = None,
|
||||
data_device: Optional[str] = None) -> Any:
|
||||
def paddle_move_data_to_device(batch: Any, device: Optional[Union[str, int]]) -> Any:
|
||||
r"""
|
||||
将数据集合传输到给定设备。只有paddle.Tensor对象会被传输到设备中，其余保持不变
|
||||
将 ``paddle`` 的数据集合传输到给定设备。只有 :class:`paddle.Tensor` 对象会被传输到设备中，其余保持不变。
|
||||
|
||||
:param batch:
|
||||
:param device: `cpu`, `gpu` or `gpu:x`
|
||||
:param data_device:
|
||||
:return: 相同的集合，但所有包含的张量都驻留在新设备上；
|
||||
:param batch: 需要进行迁移的数据集合；
|
||||
:param device: 目标设备。可以是显卡设备的编号，或是``cpu``, ``gpu`` 或 ``gpu:x`` 格式的字符串；当这个参数
|
||||
为 `None`` 时，不会执行任何操作。
|
||||
:return: 迁移到新设备上的数据集合；
|
||||
"""
|
||||
if device is None:
|
||||
if data_device is not None:
|
||||
device = data_device
|
||||
else:
|
||||
return batch
|
||||
|
||||
def batch_to(data: Any) -> Any:
|
||||
@ -125,22 +143,22 @@ def paddle_move_data_to_device(batch: Any, device: Optional[str] = None,
|
||||
return apply_to_collection(batch, dtype=paddle.Tensor, function=batch_to)
|
||||
|
||||
|
||||
def is_in_paddle_dist():
|
||||
def is_in_paddle_dist() -> bool:
|
||||
"""
|
||||
判断是否处于分布式的进程下，使用 global_rank 和 selected_gpus 判断
|
||||
判断是否处于 ``paddle`` 分布式的进程下，使用 ``PADDLE_RANK_IN_NODE`` 和 ``FLAGS_selected_gpus`` 判断。
|
||||
"""
|
||||
return ('PADDLE_RANK_IN_NODE' in os.environ and 'FLAGS_selected_gpus' in os.environ)
|
||||
|
||||
|
||||
def is_in_fnlp_paddle_dist():
|
||||
def is_in_fnlp_paddle_dist() -> bool:
|
||||
"""
|
||||
判断是否处于 FastNLP 拉起的分布式进程中
|
||||
判断是否处于 ``fastNLP`` 拉起的 ``paddle`` 分布式进程中
|
||||
"""
|
||||
return FASTNLP_DISTRIBUTED_CHECK in os.environ
|
||||
|
||||
|
||||
def is_in_paddle_launch_dist():
|
||||
def is_in_paddle_launch_dist() -> bool:
|
||||
"""
|
||||
判断是否处于 launch 启动的分布式进程中
|
||||
判断是否处于 ``python -m paddle.distributed.launch`` 方法启动的 ``paddle`` 分布式进程中
|
||||
"""
|
||||
return FASTNLP_BACKEND_LAUNCH in os.environ
|
||||
@ -44,12 +44,12 @@ class TorchTransferableDataType(ABC):
|
||||
def torch_move_data_to_device(batch: Any, device: Optional[Union[str, "torch.device"]] = None,
|
||||
non_blocking: Optional[bool] = True) -> Any:
|
||||
r"""
|
||||
将数据集合传输到给定设备。任何定义方法 “to(device)” 的对象都将被移动并且集合中的所有其他对象将保持不变；
|
||||
在 ``pytorch`` 中将数据集合 ``batch`` 传输到给定设备。任何定义方法 ``to(device)`` 的对象都将被移动并且集合中的所有其他对象将保持不变；
|
||||
|
||||
:param batch: 应当迁移的数据；
|
||||
:param device: 数据应当迁移到的设备；当该参数的值为 None 时，表示迁移数据的操作由用户自己完成，我们不需要经管；
|
||||
:param non_blocking: pytorch 的迁移数据方法 `to` 的参数；
|
||||
:return: 相同的集合，但所有包含的张量都驻留在新设备上；
|
||||
:param batch: 需要迁移的数据；
|
||||
:param device: 数据应当迁移到的设备；当该参数的值为 ``None`` 时则不执行任何操作；
|
||||
:param non_blocking: ``pytorch`` 的数据迁移方法 ``to`` 的参数；
|
||||
:return: 迁移到新设备上的数据集合；
|
||||
"""
|
||||
if device is None:
|
||||
return batch
|
||||
|
||||
@ -38,10 +38,16 @@ __all__ = [
|
||||
|
||||
def get_fn_arg_names(fn: Callable) -> List[str]:
|
||||
r"""
|
||||
返回一个函数所有参数的名字
|
||||
该函数可以返回一个函数所有参数的名字::
|
||||
|
||||
:param fn: 需要查询的函数
|
||||
:return: 一个列表，其中的元素是函数 ``fn`` 参数的字符串名字
|
||||
>>> def function(a, b=1):
|
||||
... return a
|
||||
...
|
||||
>>> get_fn_arg_names(function)
|
||||
['a', 'b']
|
||||
|
||||
:param fn: 需要查询的函数；
|
||||
:return: 包含函数 ``fn`` 参数名的列表；
|
||||
"""
|
||||
return list(inspect.signature(fn).parameters)
|
||||
|
||||
@ -49,7 +55,7 @@ def get_fn_arg_names(fn: Callable) -> List[str]:
|
||||
def auto_param_call(fn: Callable, *args, signature_fn: Optional[Callable] = None,
|
||||
mapping: Optional[Dict[AnyStr, AnyStr]] = None) -> Any:
|
||||
r"""
|
||||
该函数会根据输入函数的形参名从 ``*args`` （因此都需要是 ``dict`` 类型）中找到匹配的值进行调用，如果传入的数据与 ``fn`` 的形参不匹配，可以通过
|
||||
该函数会根据输入函数的形参名从 ``*args`` （均为 ``dict`` 类型）中找到匹配的值进行调用，如果传入的数据与 ``fn`` 的形参不匹配，可以通过
|
||||
``mapping`` 参数进行转换。``mapping`` 参数中的一对 ``(key, value)`` 表示在 ``*args`` 中找到 ``key`` 对应的值，并将这个值传递给形参中名为
|
||||
``value`` 的参数。
|
||||
|
||||
@ -161,13 +167,13 @@ def _get_keys(args:List[Dict]) -> List[List[str]]:
|
||||
|
||||
def _get_fun_msg(fn, with_fp=True)->str:
|
||||
"""
|
||||
获取函数的基本信息，帮助报错。
|
||||
ex:
|
||||
print(_get_fun_msg(_get_fun_msg))
|
||||
# `_get_fun_msg(fn) -> str`(In file:/Users/hnyan/Desktop/projects/fastNLP/fastNLP/fastNLP/core/utils/utils.py)
|
||||
获取函数的基本信息，帮助报错::
|
||||
|
||||
>>>> print(_get_fun_msg(_get_fun_msg))
|
||||
`_get_fun_msg(fn) -> str`(In file:/Users/hnyan/Desktop/projects/fastNLP/fastNLP/fastNLP/core/utils/utils.py)
|
||||
|
||||
:param callable fn:
|
||||
:param with_fp: 是否包含函数所在的文件信息。
|
||||
:param with_fp: 是否包含函数所在的文件信息；
|
||||
:return:
|
||||
"""
|
||||
if isinstance(fn, functools.partial):
|
||||
@ -224,7 +230,7 @@ def _check_valid_parameters_number(fn, expected_params:List[str], fn_name=None):
|
||||
def check_user_specific_params(user_params: Dict, fn: Callable):
|
||||
"""
|
||||
该函数使用用户的输入来对指定函数的参数进行赋值，主要用于一些用户无法直接调用函数的情况；
|
||||
该函数主要的作用在于帮助检查用户对使用函数 ``fn`` 的参数输入是否有误；
|
||||
主要作用在于帮助检查用户对使用函数 ``fn`` 的参数输入是否有误；
|
||||
|
||||
:param user_params: 用户指定的参数的值，应当是一个字典，其中 ``key`` 表示每一个参数的名字，
|
||||
``value`` 为每一个参数的值；
|
||||
@ -241,7 +247,7 @@ def check_user_specific_params(user_params: Dict, fn: Callable):
|
||||
|
||||
def dataclass_to_dict(data: "dataclasses.dataclass") -> Dict:
|
||||
"""
|
||||
将传入的 `dataclass` 实例转换为字典。
|
||||
将传入的 ``dataclass`` 实例转换为字典。
|
||||
"""
|
||||
if not is_dataclass(data):
|
||||
raise TypeError(f"Parameter `data` can only be `dataclass` type instead of {type(data)}.")
|
||||
@ -253,11 +259,11 @@ def dataclass_to_dict(data: "dataclasses.dataclass") -> Dict:
|
||||
|
||||
def match_and_substitute_params(mapping: Optional[Union[Callable, Dict]] = None, data: Optional[Any] = None) -> Any:
|
||||
r"""
|
||||
用来实现将输入的 ``batch``，或者输出的 ``outputs``，通过 ``mapping`` 将键值进行更换的功能；
|
||||
用来实现将输入的 ``batch`` 或者输出的 ``outputs`` 通过 ``mapping`` 将键值进行更换的功能；
|
||||
该函数应用于 ``input_mapping`` 和 ``output_mapping``；
|
||||
|
||||
对于 ``input_mapping``，该函数会在 :class:`~fastNLP.core.controllers.TrainBatchLoop` 中取完数据后立刻被调用；
|
||||
对于 ``output_mapping``，该函数会在 :class:`~fastNLP.core.Trainer` 的 :meth:`~fastNLP.core.Trainer.train_step`
|
||||
* 对于 ``input_mapping``，该函数会在 :class:`~fastNLP.core.controllers.TrainBatchLoop` 中取完数据后立刻被调用；
|
||||
* 对于 ``output_mapping``，该函数会在 :class:`~fastNLP.core.Trainer` 的 :meth:`~fastNLP.core.Trainer.train_step`
|
||||
以及 :class:`~fastNLP.core.Evaluator` 的 :meth:`~fastNLP.core.Evaluator.train_step` 中得到结果后立刻被调用；
|
||||
|
||||
转换的逻辑按优先级依次为：
|
||||
@ -277,9 +283,9 @@ def match_and_substitute_params(mapping: Optional[Union[Callable, Dict]] = None,
|
||||
|
||||
然后使用 ``mapping`` 对这个 ``Dict`` 进行转换，如果没有匹配上 ``mapping`` 中的 ``key`` 则保持 ``\'\_number\'`` 这个形式。
|
||||
|
||||
:param mapping: 用于转换的字典或者函数；``mapping`` 是函数时，返回值必须为字典类型。
|
||||
:param mapping: 用于转换的字典或者函数；当 ``mapping`` 是函数时，返回值必须为字典类型；
|
||||
:param data: 需要被转换的对象；
|
||||
:return: 返回转换好的结果；
|
||||
:return: 返回转换后的结果；
|
||||
"""
|
||||
if mapping is None:
|
||||
return data
|
||||
@ -331,19 +337,19 @@ def apply_to_collection(
|
||||
**kwargs: Any,
|
||||
) -> Any:
|
||||
"""
|
||||
使用函数 ``function`` 递归地在 ``data`` 中的元素执行，但是仅在满足元素为 ``dtype`` 时执行。
|
||||
递归地对 ``data`` 中的元素执行函数 ``function``，且仅在满足元素为 ``dtype`` 时执行。
|
||||
|
||||
该函数参考了 `pytorch-lightning <https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning>`_ 的实现
|
||||
|
||||
:param data: 需要进行处理的数据集合或数据
|
||||
:param dtype: 数据的类型，函数 ``function`` 只会被应用于 ``data`` 中类型为 ``dtype`` 的数据
|
||||
:param function: 对数据进行处理的函数
|
||||
:param args: ``function`` 所需要的其它参数
|
||||
:param data: 需要进行处理的数据集合或数据；
|
||||
:param dtype: 数据的类型，函数 ``function`` 只会被应用于 ``data`` 中类型为 ``dtype`` 的数据；
|
||||
:param function: 对数据进行处理的函数；
|
||||
:param args: ``function`` 所需要的其它参数；
|
||||
:param wrong_dtype: ``function`` 一定不会生效的数据类型。如果数据既是 ``wrong_dtype`` 类型又是 ``dtype`` 类型
|
||||
那么也不会生效。
|
||||
:param include_none: 是否包含执行结果为 ``None`` 的数据，默认为 ``True``。
|
||||
:param kwargs: ``function`` 所需要的其它参数
|
||||
:return: 经过 ``function`` 处理后的数据集合
|
||||
那么也不会生效；
|
||||
:param include_none: 是否包含执行结果为 ``None`` 的数据，默认为 ``True``；
|
||||
:param kwargs: ``function`` 所需要的其它参数；
|
||||
:return: 经过 ``function`` 处理后的数据集合；
|
||||
"""
|
||||
# Breaking condition
|
||||
if isinstance(data, dtype) and (wrong_dtype is None or not isinstance(data, wrong_dtype)):
|
||||
@ -411,20 +417,20 @@ def apply_to_collection(
|
||||
@contextmanager
|
||||
def nullcontext():
|
||||
r"""
|
||||
实现一个什么都不做的上下文环境
|
||||
实现一个什么都不做的上下文环境。
|
||||
"""
|
||||
yield
|
||||
|
||||
|
||||
def sub_column(string: str, c: int, c_size: int, title: str) -> str:
|
||||
r"""
|
||||
对传入的字符串进行截断，方便在命令行中显示
|
||||
对传入的字符串进行截断，方便在命令行中显示。
|
||||
|
||||
:param string: 要被截断的字符串
|
||||
:param c: 命令行列数
|
||||
:param c_size: :class:`~fastNLP.core.Instance` 或 :class:`fastNLP.core.DataSet` 的 ``field`` 数目
|
||||
:param title: 列名
|
||||
:return: 对一个过长的列进行截断的结果
|
||||
:param string: 要被截断的字符串；
|
||||
:param c: 命令行列数；
|
||||
:param c_size: :class:`~fastNLP.core.Instance` 或 :class:`fastNLP.core.DataSet` 的 ``field`` 数目；
|
||||
:param title: 列名；
|
||||
:return: 对一个过长的列进行截断的结果；
|
||||
"""
|
||||
avg = max(int(c / c_size / 2), len(title))
|
||||
string = str(string)
|
||||
@ -453,7 +459,7 @@ def _is_iterable(value):
|
||||
|
||||
def pretty_table_printer(dataset_or_ins) -> PrettyTable:
|
||||
r"""
|
||||
在 ``fastNLP`` 中展示数据的函数::
|
||||
用于在 ``fastNLP`` 中展示数据的函数::
|
||||
|
||||
>>> ins = Instance(field_1=[1, 1, 1], field_2=[2, 2, 2], field_3=["a", "b", "c"])
|
||||
+-----------+-----------+-----------------+
|
||||
@ -462,8 +468,8 @@ def pretty_table_printer(dataset_or_ins) -> PrettyTable:
|
||||
| [1, 1, 1] | [2, 2, 2] | ['a', 'b', 'c'] |
|
||||
+-----------+-----------+-----------------+
|
||||
|
||||
:param dataset_or_ins: 要展示的 :class:`~fastNLP.core.DataSet` 或者 :class:`~fastNLP.core.Instance`
|
||||
:return: 根据 ``terminal`` 大小进行自动截断的数据表格
|
||||
:param dataset_or_ins: 要展示的 :class:`~fastNLP.core.DataSet` 或者 :class:`~fastNLP.core.Instance` 实例；
|
||||
:return: 根据命令行大小进行自动截断的数据表格；
|
||||
"""
|
||||
x = PrettyTable()
|
||||
try:
|
||||
@ -529,7 +535,7 @@ def deprecated(help_message: Optional[str] = None):
|
||||
"""
|
||||
标记当前功能已经过时的装饰器。
|
||||
|
||||
:param help_message: 一段指引信息，告知用户如何将代码切换为当前版本提倡的用法。
|
||||
:param help_message: 一段指引信息，告知用户如何将代码切换为当前版本提倡的用法；
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"""
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def decorator(deprecated_function: Callable):
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@ -578,10 +584,10 @@ def seq_len_to_mask(seq_len, max_len: Optional[int]):
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>>>print(mask.size())
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torch.Size([14, 100])
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:param seq_len: 大小为是 ``(B,)`` 的长度序列
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:param int max_len: 将长度 ``pad`` 到 ``max_len``。默认情况（为 ``None``）使用的是 ``seq_len`` 中最长的长度。
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||||
:param seq_len: 大小为 ``(B,)`` 的长度序列；
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:param int max_len: 将长度补齐或截断到 ``max_len``。默认情况（为 ``None``）使用的是 ``seq_len`` 中最长的长度；
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但在 :class:`torch.nn.DataParallel` 等分布式的场景下可能不同卡的 ``seq_len`` 会有区别，所以需要传入
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一个 ``max_len`` 使得 ``mask`` 的长度 ``pad`` 到该长度。
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一个 ``max_len`` 使得 ``mask`` 的补齐或截断到该长度。
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:return: 大小为 ``(B, max_len)`` 的 ``mask``， 元素类型为 ``bool`` 或 ``uint8``
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"""
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if isinstance(seq_len, np.ndarray):
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@ -67,7 +67,6 @@ def test_trainer_fleet(
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validate_dataloaders = val_dataloader
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validate_every = MNISTTrainFleetConfig.validate_every
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metrics = {"acc": Accuracy()}
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data_device = f'gpu:{os.environ["USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES"].split(",").index(os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"])}'
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trainer = Trainer(
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model=model,
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driver=driver,
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@ -83,7 +82,6 @@ def test_trainer_fleet(
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n_epochs=n_epochs,
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callbacks=callbacks,
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# output_from_new_proc="logs",
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data_device=data_device
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)
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trainer.run()
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@ -2,7 +2,7 @@ import os
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import pytest
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from fastNLP.core.utils.paddle_utils import get_device_from_visible, paddle_to, paddle_move_data_to_device
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||||
from fastNLP.core.utils.paddle_utils import _convert_data_device, paddle_to, paddle_move_data_to_device
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||||
from fastNLP.envs.imports import _NEED_IMPORT_PADDLE
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||||
if _NEED_IMPORT_PADDLE:
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||||
import paddle
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@ -11,24 +11,24 @@ if _NEED_IMPORT_PADDLE:
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("user_visible_devices, cuda_visible_devices, device, correct"),
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(
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(None, None, 1, "gpu:1"),
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(None, "2,4,5,6", 5, "gpu:2"),
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||||
(None, "3,4,5", 4, "gpu:1"),
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||||
("0,1,2,3,4,5,6,7", "0", "cpu", "cpu"),
|
||||
(None, "2,4,5,6", 2, "gpu:2"),
|
||||
(None, "3,4,5", 1, "gpu:1"),
|
||||
("0,1,2,3,4,5,6,7", "0", "cpu", "cpu"),
|
||||
("3,4,5,6,7", "0", "cpu", "cpu"),
|
||||
("0,1,2,3,4,5,6,7", "3,4,5", "gpu:4", "gpu:1"),
|
||||
("0,1,2,3,4,5,6,7", "3,4,5", "gpu:5", "gpu:2"),
|
||||
("3,4,5,6", "3,5", 0, "gpu:0"),
|
||||
("3,6,7,8", "6,7,8", "gpu:2", "gpu:1"),
|
||||
)
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||||
)
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||||
def test_get_device_from_visible(user_visible_devices, cuda_visible_devices, device, correct):
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||||
def test_convert_data_device(user_visible_devices, cuda_visible_devices, device, correct):
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||||
_cuda_visible_devices = os.getenv("CUDA_VISIBLE_DEVICES")
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||||
_user_visible_devices = os.getenv("USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES")
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||||
if cuda_visible_devices is not None:
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||||
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = cuda_visible_devices
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||||
if user_visible_devices is not None:
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||||
os.environ["USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = user_visible_devices
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||||
res = get_device_from_visible(device)
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res = _convert_data_device(device)
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assert res == correct
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# 还原环境变量
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