PyTorch 分布式训练示例

分布式训练是 PyTorch 中一种高效并行处理技术，可以显著提升训练速度和模型性能。以下是一些关于 PyTorch 分布式训练的示例和资源。

示例一：使用 torch.distributed.launch

torch.distributed.launch 是一个方便的命令行工具，用于启动分布式训练。

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py

这里的 --nproc_per_node=4 表示在每个节点上启动 4 个进程。

示例二：使用 PyTorch Distributed Data Parallel

PyTorch Distributed Data Parallel (DDP) 是一种更高级的分布式训练方法，可以自动处理数据并行、梯度同步等复杂任务。

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()

setup(rank, world_size)
model = DDP(nn.Linear(10, 1))
cleanup()

扩展阅读

更多关于 PyTorch 分布式训练的详细信息和示例，请参阅PyTorch 分布式训练指南。

图片示例

Distributed Training