PyTorchでの分散トレーニングの方法は何ですか？

1年 ago
陽, 向宇
1 minute

PyTorchでは、分散トレーニングを行う際にtorch.nn.parallel.DistributedDataParallelクラスを使用することができます。具体的な手順は次の通りです。

  1. 分散プロセスグループの初期化：
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.multiprocessing import Process

def init_process(rank, size, fn, backend='gloo'):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '1234'
    
    dist.init_process_group(backend, rank=rank, world_size=size)
    fn(rank, size)
  1. torch.nn.parallel.DistributedDataParallelを日本語で述べると、「分散データ並列」です。
def train(rank, size):
    # 创建模型
    model = Model()
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
    
    # 创建数据加载器
    train_loader = DataLoader(...)
    
    # 定义优化器
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
    
    # 训练模型
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = loss_function(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
  1. torch.multiprocessing.spawnを使います。
if __name__ == '__main__':
    num_processes = 4
    size = num_processes
    processes = []
    
    for rank in range(num_processes):
        p = Process(target=init_process, args=(rank, size, train))
        p.start()
        processes.append(p)
    
    for p in processes:
        p.join()

これは、分散トレーニングの簡単な例であり、実際の状況に応じてコードをさらに修正および拡張することができます。PyTorchには、分散トレーニングに使用できる他のツールや機能も提供されており、torch.distributedモジュールやtorch.distributed.rpcモジュールなど、必要に応じて適切なツールを選択して分散トレーニングを行うことができます。

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