117笔记问答PyTorch分布式数据并行（Distributed Data Parallel，简称DDP）是一种利用多台机器上的GPU资源来加速深度学习模型训练的方法。DDP通过将模型和数据复制到每个机器上，并在每个机器上进行独立的梯度计算和参数更新，从而实现了模型的并行计算。
以下是使用PyTorch DDP的基本步骤：
- 导入必要的库：
import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
- 初始化进程组：
def setup(rank, world_size):
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
def cleanup():
dist.destroy_process_group()
- 定义模型：
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 定义模型层
def forward(self, x):
# 定义前向传播过程
return x
- 创建模型实例并使用DDP包装：
model = MyModel() model = model.to(rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
- 准备数据集和数据加载器：
# 假设我们有一个数据集类 MyDataset train_dataset = MyDataset() train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, num_replicas=world_size, rank=rank) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler)
- 定义损失函数和优化器：
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=learning_rate)
- 训练模型：
for epoch in range(num_epochs):
train_sampler.set_epoch(epoch)
for data, target in train_loader:
data, target = data.to(rank), target.to(rank)
optimizer.zero_grad()
output = ddp_model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
- 清理资源：
cleanup()
- 启动多个进程进行训练：
world_size = 4 # 假设有4台机器 mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
这样，你就可以使用PyTorch DDP在多台机器上并行训练你的深度学习模型了。注意，这里的代码仅作为示例，你需要根据自己的需求进行调整。