pytorch分布式数据训练结合学习率周期及混合精度

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR
from apex.optimizers import FusedAdam
from apex.parallel import DistributedDataParallel as DDP
 
# 初始化分布式环境
dist.init_process_group("nccl")
torch.cuda.set_device(dist.get_rank())
 
# 定义模型和混合精度优化器
model = MyModel().cuda()
optimizer = FusedAdam(model.parameters(), lr=0.001)
 
# 定义学习率下降策略
scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 150, 250], gamma=0.1)
 
# 包装模型为分布式数据并行模型
model = DDP(model)
 
# 训练循环
for epoch in range(1, num_epochs+1):
    for inputs, labels in data:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
    # 更新学习率
    scheduler.step()

这段代码展示了如何在PyTorch中结合使用分布式数据并行DDP、混合精度优化器FusedAdam以及学习率下降策略MultiStepLR进行分布式数据的模型训练。在训练循环中，首先通过optimizer.zero_grad()清零梯度，然后进行前向传播和计算损失，接着反向传播进行梯度计算，最后通过优化器步进并更新模型参数。学习率在每个周期结束时通过MultiStepLR进行更新。这个例子简洁地展示了如何在分布式环境中高效地训练模型。