在PyTorch分布式訓練中，故障處理是一個重要的環節，它涉及到故障檢測、恢復以及容錯機制等多個方面。以下是一些關于PyTorch分布式故障處理的關鍵點：
torch.distributed.elastic.launch替代舊的torch.distributed.launch，新增Failover和Ela…等功能，以增強分布式訓練的穩定性和容錯能力。torchinfo或tensor.shape來有效識別和糾正張量形狀不匹配等問題。通過上述策略和工具，可以有效地處理PyTorch分布式訓練中的故障，提高訓練過程的穩定性和效率。
