在CentOS上进行PyTorch的分布式训练,你需要遵循以下步骤:
安装PyTorch: 首先,确保你已经安装了PyTorch。你可以从PyTorch官网(https://pytorch.org/get-started/locally/)获取适合你系统的安装命令。
设置环境变量: 为了使用多GPU进行分布式训练,你需要设置一些环境变量。例如,如果你有4个GPU,你可以设置如下环境变量:
export MASTER_ADDR='localhost'
export MASTER_PORT='12345'
export WORLD_SIZE=4
MASTER_ADDR
是主节点的IP地址,MASTER_PORT
是一个随机选择的端口号,WORLD_SIZE
是参与训练的GPU总数。
编写分布式训练代码:
PyTorch提供了torch.distributed
包来支持分布式训练。你需要修改你的训练脚本以支持分布式训练。以下是一个简单的例子:
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def main():
# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:12345', world_size=4, rank=0)
# 创建模型并将其移动到GPU
model = ... # 创建你的模型
model.cuda()
# 使用DistributedDataParallel包装模型
model = DDP(model, device_ids=[torch.cuda.current_device()])
# 创建损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 加载数据
dataset = ... # 创建你的数据集
sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=..., sampler=sampler)
# 训练模型
for epoch in range(...):
sampler.set_epoch(epoch)
for inputs, targets in dataloader:
inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
# 清理分布式环境
dist.destroy_process_group()
if __name__ == "__main__":
main()
注意,你需要根据你的具体情况调整模型、数据集、损失函数、优化器和训练循环。
启动分布式训练:
使用mpirun
或torch.distributed.launch
来启动分布式训练。例如:
mpirun -np 4 python your_training_script.py
或者使用torch.distributed.launch
:
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 your_training_script.py
这里的-np 4
和--nproc_per_node=4
指定了每个节点上使用的GPU数量。
注意事项:
MASTER_ADDR
为主节点的IP地址,并确保所有节点都可以通过这个IP地址相互访问。以上步骤提供了一个基本的框架,你可能需要根据你的具体需求进行调整。在进行分布式训练之前,建议详细阅读PyTorch官方文档中关于分布式训练的部分。