介绍

torch.nn.DataParallel

torch.nn.DataParallel 是 PyTorch 中的一个模块，可以用于在多个 GPU 上并行地训练神经网络。具体来说，它可以将单个模型复制到多个 GPU 上，并且在每个 GPU 上运行相同的操作，最后将各个 GPU 上的梯度进行求和并更新模型参数。这样，可以显著加速神经网络的训练过程。

使用 torch.nn.DataParallel 很简单。只需在定义模型时，将模型包装在 torch.nn.DataParallel 中即可。例如：

import torch.nn as nnmodel = nn.DataParallel(MyModel())

这将会将 MyModel() 复制到多个 GPU 上，并且在每个 GPU 上并行运行相同的操作。

需要注意的是，如果你使用的是 PyTorch 1.6 及以上版本，则不必使用 torch.nn.DataParallel，因为 PyTorch 已经内置了更高级别的分布式训练模块，如 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel。这些模块提供了更好的性能和更灵活的配置选项，可以更好地满足各种分布式训练的需求。

torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 是 PyTorch 中的一个模块，可以用于在分布式环境中并行地训练神经网络。与 torch.nn.DataParallel 不同，torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 可以支持跨进程、跨机器的分布式训练，可以在多个计算机上同时训练神经网络，可以显著加速训练过程。

使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel需要进行以下步骤：

1. 启动进程组：在分布式训练中，需要使用进程组（process group）来进行进程之间的通信。可以使用torch.distributed.init_process_group()函数来启动进程组，需要指定进程组的类型（如 torch.distributed.Backend.GLOO 或 torch.distributed.Backend.NCCL）、进程组的名称、进程组中进程的数量、当前进程的编号等参数。

2. 加载数据集：在分布式训练中，每个进程需要读取一部分数据集，并且需要对数据集进行划分，以保证每个进程读取到的数据不重复、不遗漏。可以使用 PyTorch 提供的 DistributedSampler 来实现数据集的划分，还可以使用 DataLoader 加载数据集。

3. 定义模型：在分布式训练中，需要确保模型在每个进程中都能够被正确地初始化。可以在每个进程中定义相同的模型，或者在主进程中定义模型，然后使用 PyTorch 提供的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel对模型进行封装。

4. 训练模型：在分布式训练中，需要确保每个进程都能够并行地进行前向传播、反向传播和参数更新。可以使用 PyTorch 提供的 backward() 和 step() 函数实现反向传播和参数更新，还可以使用 all_reduce() 函数将各个进程的梯度进行求和。

5. 结束训练：在分布式训练中，需要确保进程组能够正确地结束。可以使用 torch.distributed.destroy_process_group() 函数来关闭进程组。

需要注意的是，使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 需要对代码进行一定的修改，例如需要添加启动进程组、加载数据集、定义模型等步骤，同时需要考虑数据划分、梯度同步等问题。因此，使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 需要一定的分布式编程知识和经验。

实例

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel# 启动进程组
dist.init_process_group(backend='gloo', init_method='file:///tmp/some_file', world_size=4, rank=0)# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_sampler = DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2, sampler=train_sampler)# 定义模型
model = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(64 * 16 * 16, 10)
)
model = DistributedDataParallel(model)# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)# 训练模型
for epoch in range(10):train_sampler.set_epoch(epoch)for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()# 结束训练
dist.destroy_process_group()

这个例子中使用了 CIFAR10 数据集，定义了一个简单的卷积神经网络模型，并使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 将模型进行了封装。然后使用 DistributedSampler 对数据集进行了划分，并使用 DataLoader 加载数据集。在训练过程中，使用了 backward() 和 step() 函数进行反向传播和参数更新，并使用 all_reduce() 函数将各个进程的梯度进行求和。最后使用 torch.distributed.destroy_process_group() 函数结束进程组。