Spawning 子线程

仅支持 Python >= 3.4.

依赖于 spawn 启动方法(在 Python 的 multiprocessing 包中)。

通过创建进程实例并调用join来等待它们完成，可以生成大量子进程来执行某些功能。这种方法在处理单个子进程时工作得很好，但在处理多个进程时可能会出现问题。

也就是说，顺序连接进程意味着它们将顺序终止。如果没有，并且第一个进程没有终止，那么进程终止将不被注意。 此外，没有用于错误传播的本地工具.

下面的spawn函数解决了这些问题，并负责错误传播、无序终止，并在检测到其中一个错误时主动终止进程.

torch.multiprocessing.spawn(fn, args=(), nprocs=1, join=True, daemon=False)

Spawns nprocs 进程运行 fn 使用参数 args.

如果其中一个进程以非零退出状态退出，则会杀死其余进程，并引发异常，导致终止。在子进程中捕获异常的情况下，将转发该异常，并将其跟踪包含在父进程中引发的异常中。

参数:

• fn (function) –

  函数被称为派生进程的入口点。必须在模块的顶层定义此函数，以便对其进行pickle和派生。这是多进程强加的要求。

  该函数称为fn(i， *args)，其中i是进程索引，args是传递的参数元组。

  
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• args (tuple) – 传递给 fn 的参数.
• nprocs (int) – 派生的进程数.
• join (bool) – 执行一个阻塞的join对于所有进程.
• daemon (bool) – 派生进程守护进程标志。如果设置为True，将创建守护进程.

讯享网class torch.multiprocessing.SpawnContext

由 spawn() 返回, 当 join=False.

join(timeout=None)

尝试连接此派生上下文中的一个或多个进程。如果其中一个进程以非零退出状态退出，则此函数将杀死其余进程，并引发异常，导致第一个进程退出。

返回 True如果所有进程正常退出, False 如果有更多的进程需要 join.

使用例子：

参考：

https://github.com/sangho-vision/wds_example/blob/850fdff046e4bd291ffad8c0/run.py

讯享网import utils.multiprocessing as mpu if cfg.NUM_GPUS > 1: torch.multiprocessing.spawn( mpu.run, nprocs=cfg.NUM_GPUS, args=( cfg.NUM_GPUS, train, cfg.DIST_INIT_METHOD, cfg.SHARD_ID, cfg.NUM_SHARDS, cfg.DIST_BACKEND, cfg, ), daemon=False, )

multiprocessing.py

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"""Multiprocessing helpers."""

import torch


def run(
    local_rank, num_proc, func, init_method, shard_id, num_shards, backend, cfg
):
    """
    Runs a function from a child process.
    Args:
        local_rank (int): rank of the current process on the current machine.
        num_proc (int): number of processes per machine.
        func (function): function to execute on each of the process.
        init_method (string): method to initialize the distributed training.
            TCP initialization: equiring a network address reachable from all
            processes followed by the port.
            Shared file-system initialization: makes use of a file system that
            is shared and visible from all machines. The URL should start with
            file:// and contain a path to a non-existent file on a shared file
            system.
        shard_id (int): the rank of the current machine.
        num_shards (int): number of overall machines for the distributed
            training job.
        backend (string): three distributed backends ('nccl', 'gloo', 'mpi') are
            supports, each with different capabilities. Details can be found
            here:
            https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html
        cfg (CfgNode): configs. Details can be found in
            slowfast/config/defaults.py
    """
    # Initialize the process group.
    world_size = num_proc * num_shards
    rank = shard_id * num_proc + local_rank

    try:
        torch.distributed.init_process_group(
            backend=backend,
            init_method=init_method,
            world_size=world_size,
            rank=rank,
        )
    except Exception as e:
        raise e

    torch.cuda.set_device(local_rank)
    func(cfg)