Torch中的多GPU訓(xùn)練是如何實(shí)現(xiàn)的

在Torch中實(shí)現(xiàn)多GPU訓(xùn)練通常通過使用nn.DataParallel模塊來實(shí)現(xiàn)。nn.DataParallel模塊可以將模型復(fù)制到每個(gè)GPU上，并在每個(gè)GPU上并行地計(jì)算前向傳播和反向傳播。

以下是使用nn.DataParallel實(shí)現(xiàn)多GPU訓(xùn)練的一般步驟：

1. 導(dǎo)入必要的庫(kù)和模塊：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2. 定義模型并將其放在多個(gè)GPU上：

model = MyModel()
if torch.cuda.device_count() > 1:
    model = nn.DataParallel(model)
model = model.cuda()

3. 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

4. 加載數(shù)據(jù)并將其放在DataLoader中：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

5. 開始訓(xùn)練模型：

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs = inputs.cuda()
        labels = labels.cuda()
        
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

通過以上步驟，可以在多個(gè)GPU上并行地訓(xùn)練模型。在實(shí)際使用中，通常會(huì)使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel來更靈活地控制多GPU訓(xùn)練過程，并實(shí)現(xiàn)更高效的并行計(jì)算。