Pytorch distributed 多卡并行载入模型操作

PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，支持分布式多卡并行，可以利用多个GPU加速模型训练。在多卡并行训练时，载入模型操作是非常重要的一个环节。本文将详细讲解PyTorch中多卡并行载入模型的详细攻略。

1.使用torch.nn.DataParallel

首先，PyTorch提供了torch.nn.DataParallel模块，可以方便地实现多卡并行。对于已有的模型，只需将其传入DataParallel并指定使用的GPU，即可自动并行运算。同时，对于每个GPU，所有的权重和梯度都被复制到该GPU上，每个GPU均独立训练。

示例1: 对于已有的model，使用DataParallel实现多卡并行：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设我们有一台机器，有4个GPU
device_ids = [0, 1, 2, 3]

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 5)
)

# 使用DataParallel
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)

# 将模型移到GPU上
model = model.cuda(device_ids[0])

示例2: 对于已有的model，使用DataParallel并行训练数据集：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 假设我们有一台机器，有4个GPU
device_ids = [0, 1, 2, 3]

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 5)
)

# 使用DataParallel
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)

# 将数据集移到GPU上
X_train = torch.randn(1000, 10)
y_train = torch.randint(0, 5, (1000,))
train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, pin_memory=True)
for X_batch, y_batch in train_loader:
    X_batch = X_batch.cuda(device_ids[0])
    y_batch = y_batch.cuda(device_ids[0])

# 将模型移到GPU上
model = model.cuda(device_ids[0])

# 训练模型
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
for epoch in range(10):
    for X_batch, y_batch in train_loader:
        y_pred = model(X_batch)
        loss = loss_fn(y_pred, y_batch)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

2.使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

除了DataParallel，PyTorch还提供了更加灵活的分布式多卡并行DistributedDataParallel模块，可以自由控制每个卡上的模型参数，同时支持多机训练。其中，使用方法和DataParallel基本相同，不同的是需要使用torch.distributed模块中的函数初始化和销毁进程组，并设置每个GPU的参数。

示例3: 对于已有的模型，使用DistributedDataParallel实现多卡并行：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist

# 假设我们有一台机器，有4个GPU，使用端口号为1234的初始化方法
device_ids = [0, 1, 2, 3]
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:1234', world_size=len(device_ids), rank=device_ids[0])

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 5)
)

# 设置模型参数，指定每个GPU上的模型参数
for i in range(1, len(device_ids)):
    model.module.add_module('linear%d' % i, nn.Linear(10, 5))
    setattr(model, 'linear%d' % i, getattr(model.module, 'linear%d' % i).to(device_ids[i]))

# 使用DistributedDataParallel
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=device_ids)

# 将模型移到GPU上
model = model.cuda(device_ids[0])

示例4: 对于已有的model，使用DistributedDataParallel并行训练数据集：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import torch.distributed as dist

# 假设我们有一台机器，有4个GPU，使用端口号为1234的初始化方法
device_ids = [0, 1, 2, 3]
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:1234', world_size=len(device_ids), rank=device_ids[0])

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 5)
)

# 设置模型参数，指定每个GPU上的模型参数
for i in range(1, len(device_ids)):
    model.module.add_module('linear%d' % i, nn.Linear(10, 5))
    setattr(model, 'linear%d' % i, getattr(model.module, 'linear%d' % i).to(device_ids[i]))

# 使用DistributedDataParallel
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=device_ids)

# 将数据集移到GPU上
X_train = torch.randn(1000, 10)
y_train = torch.randint(0, 5, (1000,))
train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train)
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler, pin_memory=True)
for X_batch, y_batch in train_loader:
    X_batch = X_batch.cuda(device_ids[0])
    y_batch = y_batch.cuda(device_ids[0])

# 将模型移到GPU上
model = model.cuda(device_ids[0])

# 训练模型
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
for epoch in range(10):
    train_sampler.set_epoch(epoch)
    for X_batch, y_batch in train_loader:
        y_pred = model(X_batch)
        loss = loss_fn(y_pred, y_batch)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 销毁进程组
dist.destroy_process_group()

以上就是PyTorch中多卡并行载入模型的完整攻略，包含了使用DataParallel和DistributedDataParallel处理多卡并行的两条示例说明。