pytorch之多进程与分布式

在PyTorch中，多进程可以用于加速训练，而分布式训练则用于处理大规模数据和计算。以下是一个简单的分布式训练的例子：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.distributed.optim import DistributedOptimizer
 
# 定义一个简单的模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 10)
 
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)
 
def train(rank, world_size):
    # 初始化进程组
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    # 创建模型和优化器
    model = Model()
    optimizer = DistributedOptimizer(optim.SGD, model.parameters(), lr=0.01)
    # 训练逻辑...
 
if __name__ == "__main__":
    world_size = 4  # 假设有4个进程
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

这段代码展示了如何使用PyTorch的多处理模块和分布式计算包进行多进程训练。train函数是每个子进程要执行的函数，dist.init_process_group用于初始化进程组，DistributedOptimizer用于创建分布式优化器。mp.spawn用于启动多个进程，每个进程都会调用train函数。