pytorch DistributedDataParallel 多卡训练结果变差的解决方案

为了解决pytorch DistributedDataParallel多卡训练结果变差的问题，我们可以采用以下解决方案：

1. 数据加载器设置shuffle参数
   在使用多卡训练时，我们需要使用torch.utils.data.DistributedSampler并设置shuffle参数为True。这可以确保数据在多机多卡之间均匀地分配，从而避免了训练结果变差的原因。

train_dataset = YourDataset()
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, shuffle=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.num_workers, pin_memory=True, sampler=train_sampler)

1. 使用torch.nn.SyncBatchNorm来同步batch normalization参数
   BatchNorm层在多卡训练时可能会导致训练结果变差，原因是不同卡之间的数据分布不同，导致每个卡计算的均值和方差不同，从而影响最终的结果。为了解决这个问题，我们可以使用torch.nn.SyncBatchNorm来同步batch normalization参数。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.SyncBatchNorm(64)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = F.relu(x)
        return x

示例1：
假设我们有两张GPU，我们可以使用以下代码来启动分布式训练模式

torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456', rank=rank, world_size=2)

model = Model()

# Wrap the model with DDP
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])

示例2：
假设我们有4张GPU，我们可以使用以下代码来启动分布式训练模式

torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456', rank=rank, world_size=4)

model = Model()

# Wrap the model with DDP
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank % 2], output_device=rank % 2)