从thiscomment来看作者:DavidGlasser在GitHub问题中:this.userIdistheprimaryAPIandMeteor.userId()issyntacticsugarforusersnewtoJavaScriptwhomightnotunderstandthedetailsofsuccessfullyusingthisyet似乎我们应该尽可能使用this.userId(比如在方法函数中，你可以同时使用两者)，并且只使用Meteor.userId()内部发布功能。如果这个假设是正确的，为什么？(引用代码的相关部分也有帮助，我似乎找不到)
多进程做多卡训练；目录1初始化进程组：2当前进程所能用到的GPU卡的名称3将数据集随机分配到不同的GPU上4将train_sampler传入DataLoader中5将数据进行拷贝6模型放到GPU上7执行命令8模型保存9加载模型10注意事项代码编写流程：1初始化进程组：torch.distributed.init_process_group('nccl',worldsize=n_gpus,rank=args.local_rank)‘nccl’指定GPU之间的通信方式；world_size：当前这个节点上要用多少GPU卡；（当前节点就是当前机器）rank:当前进程在哪个GPU卡上，通过args.l
遇到报错：[Wreducer.cpp:362]Warning:Gradstridesdonotmatchbucketviewstrides.Thismayindicategradwasnotcreatedaccordingtothegradientlayoutcontract,orthattheparam’sstrideschangedsinceDDPwasconstructed.Thisisnotanerror,butmayimpairperformance.机翻：警告。梯度与桶状视图的梯度不一致。这可能表明grad没有按照梯度布局合同创建，或者参数的步长在DDP构建后发生了变化。这不是一个
Pytorch多卡并行训练教程（DDP）在使用GPU训练大模型时，往往会面临单卡显存不足的情况，这时候就希望通过多卡并行的形式来扩大显存。PyTorch主要提供了两个类来实现多卡并行分别是torch.nn.DataParallel(DP)torch.nn.DistributedDataParallel(DDP)关于这两者的区别和原理也有许多博客如Pytorch并行训练（DP，DDP）的原理和应用;DDP系列第一篇：入门教程进行总结，这里就不在赘述了。不过总结来说的话:DP比较简单，对小白比较友好，一行代码便可以搞定。DDP每个进程对应一个独立的训练过程，且只对梯度等少量数据进行信息交换。每个进
我正在尝试通过node.js将一些系统日志数据流式传输到Meteor集合中。它工作正常，但是~10秒的Meteor客户端轮询周期对我来说太长了——我希望它是~1秒。通过控制台的客户端集合插入速度很快，并且所有客户端都会立即更新，因为它使用DDP。但是从服务器端直接插入MongoDB取决于客户端的轮询周期。因此，目前看来，我只能使用DDP从我的Node守护程序插入更新。在ddp-client包示例中，我可以看到我订阅的消息，但我看不到如何通过DDP将new消息实际发送到Meteor集合和node.js，从而一次更新所有客户端...有任何示例或指导吗？我将不胜感激-作为node和Meteo
