Ubuntu PyTorch分布式訓練實現

在Ubuntu上實現PyTorch的分布式訓練，你需要遵循以下步驟：

1. 安裝PyTorch： 確保你已經安裝了PyTorch。你可以從PyTorch官網根據你的系統配置選擇合適的安裝命令。

2. 設置環境變量： 為了使用多GPU訓練，你需要設置一些環境變量。例如，如果你有4個GPU，你可以這樣設置：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
   

   這將限制PyTorch只能看到和使用這四個GPU。

3. 編寫分布式訓練腳本： PyTorch提供了一個torch.nn.parallel.DistributedDataParallel類來實現分布式訓練。你需要修改你的訓練腳本來使用這個類。

   下面是一個簡單的例子，展示了如何使用DistributedDataParallel：

   import torch
   import torch.nn as nn
   import torch.optim as optim
   from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
   from torch.utils.data import DataLoader
   from torchvision import datasets, transforms
   
   # 初始化進程組
   world_size = 4  # 假設你有4個GPU
   rank = ...  # 當前進程的rank，從0開始
   torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://')
   
   # 創建模型并移動到對應的GPU
   model = nn.Sequential(
       nn.Linear(784, 1024),
       nn.ReLU(),
       nn.Linear(1024, 10)
   ).to(rank)
   
   # 使用DistributedDataParallel包裝模型
   model = DDP(model, device_ids=[rank])
   
   # 創建損失函數和優化器
   criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(rank)
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
   
   # 加載數據集
   transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
   dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
   sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank)
   dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, sampler=sampler)
   
   # 訓練模型
   for epoch in range(10):
       sampler.set_epoch(epoch)
       for data, target in dataloader:
           data, target = data.to(rank), target.to(rank)
           optimizer.zero_grad()
           output = model(data.view(data.size(0), -1))
           loss = criterion(output, target)
           loss.backward()
           optimizer.step()
       print(f'Rank {rank}, Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')
   
   # 清理
   torch.distributed.destroy_process_group()
   

4. 運行分布式訓練： 使用torch.distributed.launch或accelerate庫來啟動分布式訓練。例如，如果你使用torch.distributed.launch，你可以這樣運行你的腳本：

   python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 your_training_script.py
   

   這里的--nproc_per_node=4表示每個節點使用4個GPU。

5. 注意事項：

   • 確保所有節點都可以通過網絡相互通信。
   • 所有節點上的PyTorch版本和CUDA版本必須一致。
   • 分布式訓練通常需要更多的調試和測試來確保一切正常工作。

以上步驟提供了一個基本的框架，你可能需要根據你的具體需求進行調整。例如，你可能需要處理數據并行、模型并行、梯度聚合等更高級的分布式訓練技術。