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BaiXuePrincess
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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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28064c2d
编写于
7月 23, 2020
作者:
D
Dong Daxiang
提交者:
GitHub
7月 23, 2020
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操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
fix gen nccl id bug (#25669)
* fix gen nccl id bug
上级
e5bbffa8
变更
2
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
2 changed file
with
5 addition
and
4 deletion
+5
-4
python/paddle/fleet/base/fleet_base.py
python/paddle/fleet/base/fleet_base.py
+1
-0
python/paddle/fleet/meta_optimizers/graph_execution_optimizer.py
...paddle/fleet/meta_optimizers/graph_execution_optimizer.py
+4
-4
未找到文件。
python/paddle/fleet/base/fleet_base.py
浏览文件 @
28064c2d
...
...
@@ -309,6 +309,7 @@ class Fleet(object):
loss
,
self
.
_role_maker
,
self
.
user_defined_optimizer
,
self
.
user_defined_strategy
,
valid_optimizer_list
,
valid_graph_optimizer_list
)
optimize_ops
=
[]
params_grads
=
[]
if
meta_optimizer
:
...
...
python/paddle/fleet/meta_optimizers/graph_execution_optimizer.py
浏览文件 @
28064c2d
...
...
@@ -78,14 +78,14 @@ class GraphExecutionOptimizer(MetaOptimizerBase):
# should fix the variable
def
_setup_nccl_op
(
self
,
startup_program
,
main_program
):
trainer_endpoints
=
self
.
role_maker
.
get_trainer_endpoints
()
trainers
=
trainer_endpoints
trainer_id
=
self
.
role_maker
.
worker_index
()
current_endpoint
=
self
.
role_maker
.
get_trainer_endpoints
()[
trainer_id
]
trainer_endpoints_env
=
","
.
join
(
trainer_endpoints
)
trainers_num
=
self
.
role_maker
.
worker_num
()
trainer_endpoints
.
remove
(
current_endpoint
)
if
trainer_id
==
0
:
wait_server_ready
(
trainer_endpoints
)
other_trainer_endpoints
=
trainer_endpoints
[:]
other_trainer_endpoints
.
remove
(
current_endpoint
)
wait_server_ready
(
other_trainer_endpoints
)
nccl_id_var
=
startup_program
.
global_block
().
create_var
(
name
=
"NCCLID"
,
persistable
=
True
,
type
=
core
.
VarDesc
.
VarType
.
RAW
)
for
i
in
range
(
1
,
self
.
user_defined_strategy
.
nccl_comm_num
):
...
...
@@ -110,7 +110,7 @@ class GraphExecutionOptimizer(MetaOptimizerBase):
inputs
=
{},
outputs
=
{
"NCCLID"
:
nccl_id_var
},
attrs
=
{
"trainers"
:
trainers
,
"trainers"
:
trainer
_endpoint
s
,
"trainer_id"
:
trainer_id
,
"nccl_comm_num"
:
self
.
user_defined_strategy
.
nccl_comm_num
,
"use_hierarchical_allreduce"
:
...
...
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