初始化分布式环境

PyTorch分布式训练文档

PyTorch分布式训练是进行大规模模型训练的重要工具。本文档将介绍如何在PyTorch中进行分布式训练。

基础概念

在开始之前，我们需要了解一些基本概念：

• 单机多卡训练：在同一台机器上使用多块GPU进行训练。
• 跨机多卡训练：在多台机器上使用多块GPU进行训练。

安装

在进行分布式训练之前，确保你已经安装了PyTorch。以下是一个简单的安装命令：

pip install torch torchvision

快速开始

以下是一个简单的单机多卡训练的例子：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim


def init_distributed_mode():
    dist.init_process_group(backend='nccl')

# 创建模型、损失函数和优化器
model = nn.Linear(10, 1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练过程
def train():
    init_distributed_mode()
    # ... 这里是训练代码 ...

# 调用训练函数
train()

扩展阅读

更多关于PyTorch分布式训练的信息，请访问PyTorch官方文档。

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