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2019-04-02 23:08:13 +08:00 · 2019-04-02 23:08:13 +08:00 · 8148f055be
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--- a/chapter4/4.5-multiply-gpu-parallel-training.ipynb
+++ b/chapter4/4.5-multiply-gpu-parallel-training.ipynb
@ -534,7 +534,7 @@
   "source": [
    "在运行时我们也不能简单的使用`python 文件名`来执行了，我们这里需要使用PyTorch中为我们准备好的torch.distributed.launch运行脚本。它能自动进行环境变量的设置，并使用正确的node_rank参数调用脚本。\n",
    "\n",
-    "这里我们要准备以台机器作为master，所有的机器都要求能对它进行访问。因此，它需要拥有一个可以访问的IP地址（示例中为：196.168.100.100）以及一个开放的端口（示例中为：6666）。我们将使用torch.distributed.launch在第一台机器上运行脚本：\n",
+    "这里我们要准备一台机器作为master，所有的机器都要求能对它进行访问。因此，它需要拥有一个可以访问的IP地址（示例中为：196.168.100.100）以及一个开放的端口（示例中为：6666）。我们将使用torch.distributed.launch在第一台机器上运行脚本：\n",
    "```bash\n",
    "python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --nnodes=2 --node_rank=0 --master_addr=\"192.168.100.100\" --master_port=6666 文件名 (--arg1 --arg2 等其他参数)\n",
    "```\n",