怎么用Pytorch进行多卡训练
今天主机评测网小编给大家分享一下怎么用Pytorch进行多卡训练的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
Python PyTorch深度学习框架
PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它支持使用CPU和GPU进行高效的神经网络训练。
在大规模任务中，需要使用多个GPU来加速训练过程。
数据并行
“数据并行”是一种常见的使用多卡训练的方法，它将完整的数据集拆分成多份，每个GPU负责处理其中一份，在完成前向传播和反向传播后，把所有GPU的误差累积起来进行更新。数据并行的代码结构如下：
importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataasdataimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmp#定义网络模型classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=5)self.relu=nn.ReLU()self.pool=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)self.fc1=nn.Linear(4608,64)self.fc2=nn.Linear(64,10)defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.relu(x)x=self.pool(x)x=x.view(-1,4608)x=self.fc1(x)x=self.relu(x)x=self.fc2(x)returnx#定义训练函数deftrain(gpu,args):rank=gpudist.init_process_group(backend='nccl',init_method='env://',world_size=args.world_size,rank=rank)torch.cuda.set_device(gpu)train_loader=data.DataLoader(...)model=Net()model=nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[gpu])criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)forepochinrange(args.epochs):epoch_loss=0.0fori,(inputs,labels)inenumerate(train_loader):inputs,labels=inputs.cuda(),labels.cuda()optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()epoch_loss+=loss.item()print('GPU%dLoss:%.3f'%(gpu,epoch_loss))#主函数if__name__=='__main__':mp.set_start_method('spawn')args=parser.parse_args()args.world_size=args.num_gpus*args.nodesmp.spawn(train,args=(args,),nprocs=args.num_gpus,join=True)首先，我们需要在主进程中使用torch.distributed.launch启动多个子进程。每个子进程被分配一个GPU，并调用train函数进行训练。
在train函数中，我们初始化进程组，并将模型以及优化器包装成DistributedDataParallel对象，然后像CPU上一样训练模型即可。在数据并行的过程中，模型和优化器都会被复制到每个GPU上，每个GPU只负责处理一部分的数据。所有GPU上的模型都参与误差累积和梯度更新。
模型并行
“模型并行”是另一种使用多卡训练的方法，它将同一个网络分成多段，不同段分布在不同的GPU上。每个GPU只运行其中的一段网络，并利用前后传播相互连接起来进行训练。代码结构如下：
importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.multiprocessingasmpimporttorch.distributedasdist#定义模型段classSubNet(nn.Module):def__init__(self,in_features,out_features):super(SubNet,self).__init__()self.linear=nn.Linear(in_features,out_features)defforward(self,x):returnself.linear(x)#定义整个模型classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.subnets=nn.ModuleList([SubNet(1024,512),SubNet(512,256),SubNet(256,100)])defforward(self,x):forsubnetinself.subnets:x=subnet(x)returnx#定义训练函数deftrain(subnet_id,args):dist.init_process_group(backend='nccl',init_method='env://',world_size=args.world_size,rank=subnet_id)torch.cuda.set_device(subnet_id)train_loader=data.DataLoader(...)model=Net().cuda()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)forepochinrange(args.epochs):epoch_loss=0.0fori,(inputs,labels)inenumerate(train_loader):inputs,labels=inputs.cuda(),labels.cuda()optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward(retain_graph=True)#梯度保留，用于后续误差传播optimizer.step()epoch_loss+=loss.item()ifsubnet_id==0:print('Epoch%dLoss:%.3f'%(epoch,epoch_loss))#主函数if__name__=='__main__':mp.set_start_method('spawn')args=parser.parse_args()args.world_size=args.num_gpus*args.subnetstasks=[]foriinrange(args.subnets):tasks.append(mp.Process(target=train,args=(i,args)))fortaskintasks:task.start()fortaskintasks:task.join()在模型并行中，网络被分成多个子网络，并且每个GPU运行一个子网络。在训练期间，每个子网络的输出会作为下一个子网络的输入。这需要在误差反向传播时，将不同GPU上计算出来的梯度加起来，并再次分发到各个GPU上。
在代码实现中，我们定义了三个子网（SubNet），每个子网有不同的输入输出规模。在train函数中，我们初始化进程组和模型，然后像CPU上一样进行多次迭代训练即可。在反向传播时，将梯度保留并设置retain_graph为True，用于后续误差传播。
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