多卡训练torch.distributed.run出现很多无占用率的进程

多卡训练，为什么每张卡上会有四个进程？
命令是这样的
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=4 train.py --weight '' --cfg ./models/yolov5s.yaml --data ./data/zwl.yaml --batch-size 16

在使用 torch.distributed.run 进行多卡训练时，每张卡上有四个进程的情况通常是由于使用了混合精度训练（Mixed Precision Training）和分布式训练（Distributed Training）所导致的。

混合精度训练使用了浮点16位（half precision）进行计算，以提高训练的速度和效率。而在分布式训练中，通常会使用一个主进程（master process）和多个工作进程（worker process）来对模型进行分布式训练。

具体来说，在您的命令中，torch.distributed.run 启动了四个进程，每个进程都被分配到一个 GPU 上进行训练。这四个进程分别是：

主进程（master process）：主要负责协调和监控其他进程的工作，例如启动训练、同步参数等功能。

数据加载进程（data loading process）：用于并行加载数据，并将加载后的数据传输到 GPU。

模型初始化进程（model initialization process）：负责在每个 GPU 上初始化模型的副本。

训练进程（training process）：每个进程在各自的 GPU 上执行训练操作，对模型进行前向传播、反向传播和参数更新。

这样设计的目的是为了充分利用多张 GPU 进行分布式训练，并提高训练速度和性能。

在任务完成后，这些进程会自动退出。如果您观察到某些进程没有被充分利用或存在无占用率的情况，可能是由于数据加载、模型初始化或训练过程中的某些瓶颈导致的。您可以通过调整数据加载、模型结构、训练参数等来优化训练过程，以提高 GPU 利用率和训练效果。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 请看👉 ：用实例理解torch中的卷积、标准化和池化操作（维度是怎么变的）

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