分布式训练是一种在多台机器上并行执行训练任务的方法，可以提高训练速度和模型性能。PyTorch 提供了强大的分布式训练支持，使得用户可以轻松地将模型扩展到多台机器上。

分布式训练的优势

  • 加速训练：通过并行计算，可以显著减少训练时间。
  • 扩展模型规模：可以训练更大、更复杂的模型。
  • 资源利用：有效利用多台机器的计算资源。

PyTorch 分布式训练方法

PyTorch 提供了多种分布式训练方法，包括：

  • 单机多卡：在单台机器上使用多个 GPU 进行训练。
  • 多机多卡：在多台机器上使用多个 GPU 进行训练。

单机多卡

在单机多卡的情况下，可以使用 torch.nn.DataParallel 或 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 来实现分布式训练。

import torch
import torch.nn as nn

# 假设 model 是一个 PyTorch 模型
model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 10), nn.ReLU(), nn.Linear(10, 1))
if torch.cuda.device_count() > 1:
    model = nn.DataParallel(model)

# 训练代码...

多机多卡

在多机多卡的情况下，可以使用 torch.distributed.launch 或 torch.multiprocessing.spawn 来启动分布式训练。

# 使用 torch.distributed.launch 启动分布式训练
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py

更多信息

如果您想了解更多关于 PyTorch 分布式训练的信息，可以访问我们的分布式训练教程。

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PyTorch 分布式训练示例