报错: environment variable RANK expected, but not set

报错

在运行单机多卡训练与测试的时候，直接执行训练/测试脚本遇到如下报错：

Traceback (most recent call last):...torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 500, in init_process_groupstore, rank, world_size = next(rendezvous_iterator)File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/rendezvous.py", line 166, in _env_rendezvous_handlerraise _env_error("RANK")ValueError: Error initializing torch.distributed using env:// rendezvous: environment variable RANK expected, but not set

解决办法

通过python -m torch.distributed.launch执行脚本，报错解决：

python -m torch.distributed.launch xxx.py# xxx.py为要执行的脚本文件名

说明

• python -m将其后的模块作为脚本来运行，其后的xxx.py是作为位置参数传递给该脚本，以此来启动分布式训练/测试。
• python -m torch.distributed.launch除了接受待执行脚本作为位置参数，同时支持一些可选参数以配置分布式训练/测试，部分参数及其含义解释如下：
  

  参数	说明
  --nnodes	节点数量，或以:形式给出的节点范围
  --nproc_per_node	每个节点的进程（worker）的数量，允许的值：[auto, cpu, gpu, int]，单机多卡时可将其理解为使用GPU的数量
  --node_rank	多节点分布式训练的节点序号（rank）
  --master_addr	主节点（rank为0）的r地址。对于单节点多进程训练，可以简单地为127.0.0.1；IPv6应具有模式[0:0:0:0:0:0:0:1]
  --master_port	主节点（rank为0）上的端口，用于分布式训练期间的通信
  --use_env	使用环境变量传递local rank。其值默认为False，如果设置为True，脚本将不会传递--local_rank作为参数，而是设置LOCAL_RANK