117笔记问答在Linux上使用PyTorch进行多GPU训练，主要依赖于PyTorch的DataParallel或DistributedDataParallel模块。以下是这两种方法的简要介绍和使用步骤：
1. DataParallel
DataParallel是PyTorch中用于多GPU训练的一个简单方法。它会将输入数据分割到多个GPU上，并在每个GPU上并行计算梯度，然后将这些梯度聚合起来更新模型参数。
使用步骤：
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确保PyTorch支持多GPU： 确保你的PyTorch版本支持多GPU，并且你的系统上安装了多个GPU。
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准备数据加载器： 使用
torch.utils.data.DataLoader来加载数据，并设置num_workers参数以加速数据加载。 -
将模型移动到GPU：
model = YourModel().to('cuda') -
包装模型： 使用
DataParallel包装模型：if torch.cuda.device_count() > 1: print(f"Let's use {torch.cuda.device_count()} GPUs!") model = nn.DataParallel(model) -
训练模型： 在训练循环中，像平常一样调用模型的
forward方法，并传递输入数据。
2. DistributedDataParallel
DistributedDataParallel是PyTorch中用于多GPU和多节点分布式训练的一个更高级的方法。它提供了更好的性能和可扩展性。
使用步骤：
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环境设置： 设置环境变量以启用分布式训练：
export MASTER_ADDR='localhost' export MASTER_PORT='12345'
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初始化分布式环境： 在代码中初始化分布式环境：
import torch.distributed as dist dist.init_process_group(backend='nccl')
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准备数据加载器： 使用
torch.utils.data.distributed.DistributedSampler来加载数据，并设置num_replicas和rank参数。 -
将模型移动到GPU：
model = YourModel().to(torch.device(f'cuda:{rank}')) -
包装模型： 使用
DistributedDataParallel包装模型：model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
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训练模型： 在训练循环中，使用
dist.get_rank()来获取当前进程的rank，并根据rank分配数据。
示例代码
以下是一个简单的示例，展示了如何使用DataParallel进行多GPU训练：
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms # 定义模型 class YourModel(nn.Module): def __init__(self): super(YourModel, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.conv2_drop = nn.Dropout2d() self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = torch.relu(torch.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = torch.relu(torch.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2)) x = x.view(-1, 320) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.dropout(x, training=self.training) x = self.fc2(x) return torch.log_softmax(x, dim=1) # 数据加载器 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 模型和优化器 model = YourModel().to('cuda') if torch.cuda.device_count() > 1: print(f"Let's use {torch.cuda.device_count()} GPUs!") model = nn.DataParallel(model) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(10): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to('cuda'), target.to('cuda') optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = nn.functional.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 10 == 0: print(f'Train Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(data)}/{len(train_loader.dataset)} ({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\tLoss: {loss.item():.6f}') 通过以上步骤和示例代码，你可以在Linux上使用PyTorch进行多GPU训练。根据你的具体需求和系统配置，选择合适的方法进行训练。