您提供的命令：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --nnodes=1 train.py

解釋：

• --nproc_per_node=2：這意味著每個節(jié)點將啟動2個進程。
• --nnodes=1：這意味著您總共使用1個節(jié)點（即，這不是一個多節(jié)點設(shè)置）。

那么這是使用 2 個 GPU 還是 1 個？

→ 這使用 2 個 GPU（假設(shè)節(jié)點上有 2 個 GPU 可用）。

每個進程通常映射到一個 GPU，因此，使用 nproc_per_node=2，您需要機器上至少有2 個 GPU。默認情況下，每個進程被將分配到一個單獨的 GPU。

總結(jié)：

如果您的機器只有 1 個 GPU，除非您顯式地處理設(shè)備分配，否則此命令將引發(fā)錯誤。

如果您希望獲取一個如何使 train.py 支持此設(shè)置的最小示例（例如，使用 torch.distributed.init_process_group），請告訴我。