PyTorch 并行计算教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，支持自动微分，广泛用于深度学习研究和开发。本文将介绍 PyTorch 中的并行计算，帮助你更高效地进行模型训练。

并行计算简介

并行计算是一种利用多个处理器或计算单元同时执行任务的技术，可以显著提高计算效率。在 PyTorch 中，我们可以通过以下方式实现并行计算：

• 数据并行：将数据分布在多个 GPU 上，每个 GPU 处理一部分数据。
• 模型并行：将模型分布在多个 GPU 上，每个 GPU 处理模型的不同部分。

数据并行

数据并行是 PyTorch 中最常用的并行计算方式。以下是一个简单的数据并行示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型和数据
model = SimpleModel()
data = torch.randn(100, 10)

# 设置设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 数据并行
data = data.view(2, 50, 10).to(device)
model = nn.DataParallel(model)

# 训练模型
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, torch.ones_like(output))
    loss.backward()
    optimizer.step()

模型并行

模型并行通常用于处理非常大的模型。以下是一个简单的模型并行示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型和数据
model = SimpleModel()
data = torch.randn(100, 10)

# 设置设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 模型并行
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

# 训练模型
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, torch.ones_like(output))
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

• PyTorch 官方文档 - 并行计算
• PyTorch 官方教程 - 并行计算

希望这篇教程能帮助你更好地理解 PyTorch 中的并行计算。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言。😊