Horovod 安装指南

Horovod 是一个用于分布式训练的开源库，可以让你在单台机器上使用多个 GPU，或者在多台机器上使用单个或多个 GPU 进行训练。以下是如何在您的系统上安装 Horovod 的步骤。

安装步骤

安装 Python

Horovod 需要 Python 3.5 或更高版本。您可以通过以下命令安装 Python：
```
sudo apt-get install python3 python3-pip
```
安装 Horovod

使用 pip 安装 Horovod：
```
pip3 install horovod
```
如果您使用的是 conda，可以使用以下命令安装：
```
conda install -c conda-forge horovod
```
测试安装

安装完成后，您可以运行以下命令来测试 Horovod 是否已正确安装：
```
python3 -c "from horovod import util; print(util.get_horovod_version())"
```
这将输出 Horovod 的版本号。

示例

以下是一个使用 Horovod 在两个 GPU 上进行分布式训练的示例：

import horovod.torch as hvd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 初始化 Horovod
hvd.init()

# 创建一个简单的神经网络
net = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 50),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(50, 1)
)

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

# 将模型添加到 Horovod
hvd.broadcast_parameters(net.state_dict(), root_rank=0)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for data, target in dataloader:
        # 将数据分布到不同的 GPU 上
        data = data.cuda(hvd.local_rank())
        target = target.cuda(hvd.local_rank())

        # 前向传播
        output = net(data)

        # 计算损失
        loss = criterion(output, target)

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 打印进度
        if hvd.local_rank() == 0:
            print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")

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

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Horovod 的信息，可以访问 Horovod 官方文档。

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