初始化分布式环境

PyTorch 分布式教程

本文将介绍 PyTorch 的分布式训练，这是在多台机器上训练大型模型的重要技术。通过分布式训练，我们可以利用多台机器的算力来加速训练过程。

分布式训练概述

分布式训练允许我们在多台机器上并行处理数据，从而加速模型训练。PyTorch 提供了多种分布式策略，包括：

• 单机多卡：在一台机器上使用多个 GPU 进行训练。
• 多机多卡：在多台机器上使用多个 GPU 进行训练。

安装 PyTorch 分布式

首先，确保你已经安装了 PyTorch。然后，你可以使用以下命令来安装 PyTorch 分布式：

pip install torch distributed

单机多卡训练

在单机多卡训练中，我们可以在一台机器上使用多个 GPU。以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP


dist.init_process_group(backend='nccl')

# 创建模型
model = YourModel()
model = DDP(model)

# 训练模型
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    model.step()

多机多卡训练

在多机多卡训练中，我们需要在每台机器上运行一个进程。以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://')

# 创建模型
model = YourModel()
model = DDP(model)

# 训练模型
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    model.step()

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 分布式训练的信息，请阅读 PyTorch 分布式训练指南。

PyTorch 分布式训练