PyTorch分布式概述(从官方文档翻译）

import torch.distributed as dist
 
def dist_init(backend, init_method, rank, world_size):
    """
    初始化分布式环境。
    
    参数:
        backend (str): 分布式后端，例如 'nccl' 或 'gloo'。
        init_method (str): 初始化方法，例如 'tcp://127.0.0.1:23456'。
        rank (int): 当前进程的排名。
        world_size (int): 进程总数。
    """
    dist.init_process_group(backend, init_method=init_method, rank=rank, world_size=world_size)
 
# 使用方法
backend = 'nccl'
init_method = 'tcp://127.0.0.1:23456'
rank = 0
world_size = 4
dist_init(backend, init_method, rank, world_size)

这个示例代码展示了如何使用torch.distributed模块初始化PyTorch的分布式环境。在这个函数中，我们指定了后端类型、初始化方法和当前进程的排名以及总进程数。然后我们调用dist.init_process_group来设置分布式环境。在实际使用时，需要根据具体的网络环境和计算资源调整参数。