PyTorch 分布式训练配置教程

分布式训练是机器学习任务中提高效率和处理大规模数据的重要手段。本教程将介绍如何在 PyTorch 中配置分布式训练。

安装依赖

在进行分布式训练之前，确保你的环境中已安装以下依赖：

• PyTorch
• torch.distributed

你可以在PyTorch官网上找到安装指南。

配置环境

单机多卡配置

如果你的机器有多张 GPU 卡，可以使用单机多卡配置。以下是一个基本的配置示例：

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)
    # 模型、数据加载器等初始化
    # ...
    try:
        for data in dataloader:
            # 前向、反向、优化器等操作
            # ...
    finally:
        cleanup()

if __name__ == "__main__":
    rank = int(os.environ["RANK"])
    world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"])
    train(rank, world_size)

多机多卡配置

对于多机多卡配置，你需要确保所有机器上的 PyTorch 版本一致，并且所有机器都可以通过网络互相通信。

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size, master_addr, master_port):
    dist.init_process_group(
        "nccl", rank=rank, world_size=world_size, init_method=f"tcp://{master_addr}:{master_port}"
    )

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size, master_addr, master_port):
    setup(rank, world_size, master_addr, master_port)
    # 模型、数据加载器等初始化
    # ...
    try:
        for data in dataloader:
            # 前向、反向、优化器等操作
            # ...
    finally:
        cleanup()

if __name__ == "__main__":
    rank = int(os.environ["RANK"])
    world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"])
    master_addr = os.environ["MASTER_ADDR"]
    master_port = os.environ["MASTER_PORT"]
    train(rank, world_size, master_addr, master_port)

总结

本文介绍了如何在 PyTorch 中配置分布式训练。通过单机多卡和多机多卡配置，你可以有效地利用多张 GPU 卡进行大规模机器学习任务。

更多关于 PyTorch 分布式训练的内容，请参考PyTorch官方文档。

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