在Linux上进行PyTorch的分布式训练,你需要遵循以下步骤:
环境准备:
启动分布式训练:
PyTorch提供了torch.distributed.launch
工具来启动分布式训练。你需要指定一些参数,如总的GPU数量、每个节点的GPU数量、程序入口文件等。
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_PER_NODE --nnodes=NUM_NODES --node_rank=NODE_RANK --master_addr=MASTER_IP --master_port=MASTER_PORT YOUR_TRAINING_SCRIPT.py
参数说明:
--nproc_per_node
:每个节点上使用的GPU数量。--nnodes
:总的节点数量。--node_rank
:当前节点的排名(从0开始)。--master_addr
:主节点的IP地址。--master_port
:主节点的端口号,需要是一个未被使用的端口号。编写分布式训练脚本:
在你的训练脚本中,你需要使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel
来包装你的模型,并且使用torch.distributed.init_process_group
来初始化分布式环境。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 初始化进程组
torch.distributed.init_process_group(
backend='nccl', # 'nccl' is recommended for distributed GPU training
init_method='tcp://<master_ip>:<master_port>',
world_size=<world_size>, # 总的进程数,即NUM_NODES * NUM_GPUS_PER_NODE
rank=<rank> # 当前进程的排名,即NODE_RANK * NUM_GPUS_PER_NODE + LOCAL_RANK
)
# 创建模型并移动到GPU
model = YourModel().to(torch.device("cuda"))
# 使用DistributedDataParallel包装模型
model = DDP(model)
# 创建损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(torch.device("cuda"))
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 分布式训练循环
for data, target in dataloader:
data, target = data.to(torch.device("cuda")), target.to(torch.device("cuda"))
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
运行训练:
在每个节点上运行上述命令,确保NUM_GPUS_PER_NODE
、NUM_NODES
、NODE_RANK
、MASTER_IP
和MASTER_PORT
参数正确设置。
注意事项:
以上步骤是在Linux上进行PyTorch分布式训练的基本流程。根据你的具体需求和网络环境,可能还需要进行一些额外的配置和优化。