Pytorch基础｜分布式数据并行 （DDP）以及其Pytorch实现

import torch
import torch.distributed.deprecated as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
 
# 初始化分布式环境
dist.init_process_group("gloo")  # 可以是"gloo"、"nccl"或"mpi"，取决于你的环境
 
# 假设你已经有一个模型和优化器
model = YourModel()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
 
# 将模型包装为DDP模型
model = DDP(model)
 
# 训练代码可以像以前一样，但是要记得同步批次和计算
for data, target in data_loader:
    data, target = data.cuda(), target.cuda()
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()
 
# 注意：在实际使用时，你需要确保在分布式设置中正确地初始化并配置数据加载器和模型。

这段代码展示了如何在PyTorch中使用DDP来进行分布式训练。首先，使用torch.distributed.init_process_group初始化分布式环境。然后，将你的模型包装成DDP模型，这样就可以在多个设备或节点间分配模型和计算。训练代码基本上保持不变，但需要注意的是，在分布式设置中，数据加载器和模型参数的初始化需要特别注意，以确保各个进程或设备正确地协同工作。