pytorch ddp batch size

原创

mob64ca12d0e5a4 2024-03-04 07:08:24 ©著作权

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实现PyTorch DDP Batch Size教程

1. 流程图

flowchart TD;
    A(准备数据和模型) --> B(初始化DDP);
    B --> C(分发数据);
    C --> D(前向传播);
    D --> E(计算损失);
    E --> F(反向传播);
    F --> G(梯度同步);
    G --> H(更新参数);

2. 类图

classDiagram
    class DataLoader {
        - dataset
        - batch_size
        + get_next_batch()
    }

    class Model {
        - layers
        - optimizer
        + forward()
        + backward()
        + update_parameters()
    }

    class DDP {
        - world_size
        - rank
        + initialize()
        + distribute_data()
        + sync_gradients()
    }

3. 教程

步骤表格

步骤	操作
1. 准备数据和模型	加载数据集，初始化模型
2. 初始化DDP	初始化PyTorch的分布式数据并行
3. 分发数据	将数据分发到不同的GPU上
4. 前向传播	执行模型的前向传播
5. 计算损失	计算模型预测值与真实值之间的损失
6. 反向传播	反向传播计算梯度
7. 梯度同步	同步不同GPU上的梯度
8. 更新参数	根据梯度更新模型参数

代码实现

步骤1：准备数据和模型

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from model import Model

# 加载数据集和初始化模型
dataset = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)
model = Model()

步骤2：初始化DDP

import torch.distributed as dist

# 初始化DDP
dist.init_process_group(backend='nccl')

步骤3：分发数据

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 将模型包装在DDP中
model = DDP(model)

步骤4-8：前向传播、计算损失、反向传播、梯度同步、更新参数

for data in dataset:
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(data)
    loss = calculate_loss(outputs, data)
    loss.backward()
    optimizer.step()