在这个教程中，我们将学习如何使用 PyTorch 与 Horovod 进行分布式训练。Horovod 是一个由 Uber 开发的库，用于简化分布式深度学习训练。

安装

首先，确保你已经安装了 PyTorch 和 Horovod。你可以通过以下命令进行安装：

pip install torch torchvision
pip install horovod

快速开始

下面是一个使用 PyTorch 和 Horovod 进行分布式训练的简单示例：

import torch
import horovod.torch as hvd

# 初始化 Horovod
hvd.init()

# 创建一个简单的模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

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

# 定义训练循环
for epoch in range(10):
    for data, target in dataloader:
        # 模拟数据加载
        data = data.cuda()
        target = target.cuda()

        # 前向传播
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)

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

    # 打印进度信息
    print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

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

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 和 Horovod 的信息，可以阅读以下文档：

图片

中心对称的神经网络结构：

Neural_Network

分布式训练的示例：

Distributed_Training