Ubuntu PyTorch分布式訓練方法

在Ubuntu上使用PyTorch進行分布式訓練通常涉及以下幾個步驟：

安裝PyTorch

確保你已經安裝了PyTorch。你可以從PyTorch官網獲取適合你系統的安裝命令。

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 NCCL_DEBUGINFO 和 NCCL_SOCKET_IFNAME。

編寫分布式訓練腳本

使用PyTorch的 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 來包裝你的模型，并使用 torch.distributed.launch 或 accelerate 庫來啟動分布式訓練。

運行分布式訓練

在命令行中使用 mpirun 或 python -m torch.distributed.launch 來啟動多個進程進行訓練。

以下是一個簡單的例子，展示了如何在Ubuntu上使用PyTorch進行分布式訓練：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 初始化進程組
world_size = 4  # 假設使用4個GPU
rank = 0  # 當前進程的排名
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank)

# 定義模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 10),
).cuda(rank)

# 使用DistributedDataParallel包裝模型
model = DDP(model, device_ids=[rank])

# 定義損失函數和優化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda(rank)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 加載數據集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, num_replicas=world_size, rank=rank)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, sampler=train_sampler)

# 訓練模型
for epoch in range(5):
    train_sampler.set_epoch(epoch)
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data[0].cuda(rank), data[1].cuda(rank)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs.view(-1, 784))
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print(f'Rank {rank}, Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')

# 清理
torch.distributed.destroy_process_group()

運行分布式訓練

使用 torch.distributed.launch 來啟動分布式訓練：

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

這里的 --nproc_per_node=4 表示每個節點使用4個GPU。如果你有多個節點，你需要指定 --nnodes、--node_rank 和 master_addr 等參數。

請注意，在實際部署時，你可能需要根據你的集群配置調整上述腳本和命令。此外，確保所有節點之間的網絡連接是暢通的，并且防火墻設置允許所需的端口通信。