利用 PyTorch 的 DataParallel 并行训练模型

2023-12-03 14:53:17

在 PyTorch 分布式（2）——DataParallel（上）中，我们介绍了 DataParallel 的基本原理和使用方式。在本篇文章中，我们将继续深入探讨 DataParallel 的并行操作和反向传播，帮助读者更好地理解分布式训练的原理和实现。

DataParallel 的并行操作

在 DataParallel 中，模型的每个副本都会被分配到一个单独的 GPU 上。当进行前向传播时，每个副本都会在自己的 GPU 上计算输入数据的输出。然后，这些输出会被聚集到主进程上，并进行平均。平均后的输出将被用作模型的最终输出。

在反向传播过程中，每个副本都会在自己的 GPU 上计算损失函数的梯度。然后，这些梯度会被聚集到主进程上，并进行平均。平均后的梯度将被用作模型的最终梯度。

DataParallel 的并行操作可以显著提高模型的训练速度。因为每个副本都在自己的 GPU 上运行，因此可以并行地执行计算。这使得训练过程可以更快地完成。

DataParallel 的反向传播

在 DataParallel 中，反向传播过程与前向传播过程类似。每个副本都会在自己的 GPU 上计算损失函数的梯度。然后，这些梯度会被聚集到主进程上，并进行平均。平均后的梯度将被用作模型的最终梯度。

需要注意的是，在反向传播过程中，每个副本计算的梯度可能会有所不同。这是因为每个副本使用的数据可能不同。为了确保模型的最终梯度是准确的，需要对这些梯度进行平均。

DataParallel 的使用

DataParallel 的使用非常简单。只需要将模型包装到 DataParallel 中，就可以在多个 GPU 上并行训练模型。

以下是一个使用 DataParallel 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist

# 创建模型
model = nn.Linear(10, 10)

# 将模型包装到 DataParallel 中
model = nn.DataParallel(model)

# 将模型移动到 GPU 上
model.cuda()

# 分发数据到每个 GPU 上
dist.init_process_group(backend='nccl', world_size=2, rank=0)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 将数据分发到每个 GPU 上
    dist.scatter(input, target)

    # 在每个 GPU 上训练模型
    output = model(input)
    loss = torch.nn.MSELoss()(output, target)
    loss.backward()

    # 聚合梯度
    dist.reduce_gradient(model)

    # 更新模型参数
    optimizer.step()