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3月 21, 2018
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tangwei12
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fluid_cluster_train_cn_doc
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doc/fluid/howto/cluster/fluid_cluster_train_cn.md
doc/fluid/howto/cluster/fluid_cluster_train_cn.md
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未找到文件。
doc/fluid/howto/cluster/fluid_cluster_train_cn.md
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b577277e
# Fluid 分布式版本使用指南
本篇文章将说明
在PaddlePaddle Fluid版本下进行分布式训练的配置和执行
本篇文章将说明
如何在PaddlePaddle Fluid版本下进行分布式训练的配置和执行,以及将单机训练脚本改造成支持集群训练的版本
## 准备工作
*
可用的集群
...
...
@@ -8,6 +8,7 @@
*
安装PaddlePaddle Fluid with Distribution版本
所有的计算节点上均需要按照分布式版本的PaddlePaddle, 在用于GPU等设备的机器上还需要额外安装好相应的驱动程序和CUDA的库。
**注意:**当前对外提供的PaddlePaddle版本并不支持分布式,需要通过源码重新编译。编译和安装方法参见[编译和安装指南](http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/en/getstarted/build_and_install/index_en.html)。
cmake编译命令中需要将WITH_DISTRIBUTE设置为ON,下面是一个cmake编译指令示例:
```
bash
...
...
@@ -108,7 +109,6 @@ for pass_id in range(100):
**注意:**
```training_role```
是用来区分当前所起服务的角色的,用于训练程序中,用户可根据需要自行定义,其他参数为fluid.DistributeTranspiler的transpile函数所需要,需要在调用函数前进行定义,样例如下:
参数赋值及使用的相关代码片段:
```
python
t
=
fluid
.
DistributeTranspiler
()
t
.
transpile
(
...
...
@@ -130,13 +130,13 @@ if training_role == "PSERVER":
cd
/paddle/python/paddle/fluid/tests/book
```
第二步,
参考如下命令
启动Parameter Server:
第二步,启动Parameter Server:
```
bash
PADDLE_INIT_PORT
=
6174
PADDLE_INIT_PSERVERS
=
192.168.1.2
TRAINERS
=
2
POD_IP
=
192.168.1.2
PADDLE_INIT_TRAINER_ID
=
1
TRAINING_ROLE
=
PSERVER python test_fit_a_line.py
```
执行命令后请等待出现提示:
```Server listening on 192.168.1.2:6174 ```
, 表示Paramter Server已经正常启动。
第三步,启动Trainer
, 启动Trainer的命令
:
第三步,启动Trainer:
```
bash
PADDLE_INIT_PORT
=
6174
PADDLE_INIT_PSERVERS
=
192.168.1.3
TRAINERS
=
2
POD_IP
=
192.168.1.3
PADDLE_INIT_TRAINER_ID
=
1
TRAINING_ROLE
=
TRAINER python test_fit_a_line.py
```
...
...
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