在PyTorch分布式训练中，故障处理是一个重要的环节，它涉及到故障检测、恢复以及容错机制等多个方面。以下是一些关于PyTorch分布式故障处理的关键点：
torch.distributed.elastic.launch替代旧的torch.distributed.launch，新增Failover和Ela…等功能，以增强分布式训练的稳定性和容错能力。torchinfo或tensor.shape来有效识别和纠正张量形状不匹配等问题。通过上述策略和工具，可以有效地处理PyTorch分布式训练中的故障，提高训练过程的稳定性和效率。
