pytorch 多GPU訓練（單機多卡 多機多卡）

首先是資料集的分布處理

需要用到的包：

torch.utils.data.distributed.distributedsampler

torch.utils.data.dataloader

torch.utils.data.dataset

distributedsampler這個包我們用來確保dataloader只會load到整個資料集的乙個特定子集，為每乙個子程序劃分出一部分資料集，以避免不同程序之間資料重複。

而我們構造的sampler是在構造dataloader時的乙個引數

先構建乙個自己的torch.utils.data.dataset類的dataset類:

import torch.utils.data as data

class
mydataset
(data.dataset)
:def
__init__
(self, x_train, x_label, y_train, y_label)
:super
(mydataset, self)
.__init__(
) self.x_train = x_train
self.x_label = x_label
self.y_train = y_train
self.y_label = y_label
def__len__
(self)
:return self.x_train.shape[0]
def__getitem__
(self, idx)
:return self.x_train[idx]
, self.x_label[idx]
, self.y_train[idx]
, self.y_label[idx]

這裡的x_train, x_label, y_train, y_label是資料集載入進來的變數，根據自己的資料集情況設定變數和數量

train_data = mydataset(x_train, x_label, y_train, y_label)

train_sampler = torch.utils.data.distributed.distributedsampler(train_data, shuffle=

true
)

mydataloader = data.dataloader(mydataset(x_train, x_label, \

y_train, y_label)
, batch_size=
2, sampler = train_sampler)

需要用到的包：

torch.nn.parallel.distributeddataparallel

在初始化model之後，進行一步：

model = torch.nn.parallel.distributeddataparallel(model)

# device_ids will include all gpu devices by default

需要用到的包：

torch.distributed

在初始化model之後，進行一步：

torch.distributed.init_process_group(init_method=

'tcp://{}:{}'
.format
(args.ip, args.port)
,backend=
"gloo"
,

backend: 多個機器之間交換資料的協議

init_method: 機器之間交換資料, 需要指定乙個主節點，這代表主節點
world_size: 程序個數,實際上就是機器的個數, 比如四台臺機器一起訓練的話, world_size就為4
rank: 區分主節點和從節點的, 主節點為0
, 剩餘的為了1
-(n-1)
, n為要使用的機器的數量, 也就是world_size

Pytorch中多GPU訓練

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