PyTorch 分布式训练指南

PyTorch 分布式训练是指在一个由多台机器组成的集群上进行 PyTorch 模型的训练。这种方式可以有效地提高模型的训练速度，并且可以支持大规模数据的处理。

分布式训练的优势

加速训练：通过在多个 GPU 上并行计算，可以显著缩短训练时间。
大规模数据处理：在多个节点上分布式地处理大规模数据，适合于处理大量数据集。

快速入门

环境搭建：确保你的环境已经安装了 PyTorch 和必要的依赖库。
模型准备：确保你的模型已经准备好进行分布式训练。
启动分布式训练：使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel 来启动分布式训练。

实践示例

假设你有一个模型，你可以按照以下步骤进行分布式训练：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
from torch.distributed import init_process_group

# 初始化分布式进程组
init_process_group(backend='nccl')

# 定义你的模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()
ddp_model = DDP(model)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):  # loop over the dataset multiple times
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = ddp_model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # print every 100 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 保存模型
torch.save(ddp_model.state_dict(), 'model.pth')

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 分布式训练的信息，请参考我们的 PyTorch 分布式训练教程。