单机多卡分布式训练在 Docker
引言
在训练深度学习模型时，使用多个图形处理单元（Graphics Processing Units, GPUs）可以显著提高训练速度。而使用多台机器进行分布式训练则可以进一步加快训练速度。在本文中，我们将重点介绍如何在 Docker 环境下使用单机多卡进行分布式训练。
Docker 简介
Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以将应用及其依赖打包成一个可移植的容器，然后运行在任何环境中。使用 Docker 可以极大地简化应用的部署和管理过程。
单机多卡分布式训练
在深度学习中，我们经常使用深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 来训练模型。这些框架通常都支持在单个机器上使用多个 GPU 进行训练。在 Docker 环境中，我们可以通过配置容器来实现单机多卡分布式训练。
首先，我们需要在 Dockerfile 中定义容器的配置。以下是一个基本的 Dockerfile 示例：
FROM nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel
# 安装所需依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3 \
python3-pip \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 安装深度学习框架及相关库
RUN pip3 install tensorflow-gpu==2.4.1
# 设置环境变量
ENV CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制训练代码到容器中
COPY train.py /app/train.py
# 启动训练
CMD ["python3", "train.py"]
在以上示例中，我们使用 nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel 作为基础镜像，该镜像已经包含了 CUDA 和 cuDNN 的依赖。然后，我们安装了 Python3 和 TensorFlow GPU 版本。接下来，我们通过设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定使用的 GPU 设备。最后，我们将训练代码 train.py 复制到容器中，并在启动容器时运行 train.py。
在 train.py 中，我们可以使用 TensorFlow 的分布式训练 API 来实现单机多卡分布式训练。以下是一个简单的示例：
import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
# 定义模型
with strategy.scope():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 加载数据并进行训练
(train_images, train_labels), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images / 255.0
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=64)
在以上示例中，我们使用了 TensorFlow 的 MirroredStrategy 来进行分布式训练。MirroredStrategy 会自动将模型复制到每个 GPU 设备上，并在每个设备上计算梯度。然后，它将所有设备上的梯度进行平均，并应用到所有设备的模型上。这样，我们就可以同时使用多个 GPU 进行训练，提高训练速度。
运行容器
在完成 Dockerfile 的编写后，我们可以使用以下命令来构建和运行容器：
docker build -t distributed-training .
docker run --gpus all distributed-training
其中，--gpus all 参数用于指定使用所有可用的 GPU 设备。如果只想使用特定的 GPU 设备，可以使用 --gpus '"device=0,1"' 参数，并根据实际情况修改设备编号。
总结
通过使用 Docker 配置容器，我们可以方便地实现
