一、PyTorch分布式训练环境搭建
在进行分布式训练前,需要搭建相应的环境。PyTorch提供了Python接口,可以在Python环境中使用PyTorch进行分布式训练。以下是搭建环境的步骤:
- 安装PyTorch和torchvision库
- 安装MPI库
- 安装nccl库
- 设置环境变量
可以在官网上下载对应的版本,也可以使用pip进行安装,如下所示:
pip install torch torchvision
在Linux下使用MPI进行分布式训练,需要安装MPICH或OpenMPI,可以使用以下命令进行安装:
sudo apt-get install mpich
在使用多GPU进行分布式训练时,需要安装nccl库,可以使用以下命令进行安装:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/nccl/v2.8/nccl_2.8.4-1+cuda10.0_x86_64.txz tar -xf nccl_2.8.4-1+cuda10.0_x86_64.txz
将MPI和nccl的路径添加到环境变量中:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/cuda/lib64:/home/user/mpich/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/user/nccl_2.8.4-1+cuda10.0_x86_64/lib
二、PyTorch分布式训练
在PyTorch中,可以使用torch.distributed模块实现分布式训练。以下是分布式训练的步骤:
- 初始化进程
- 准备数据
- 创建模型
- 定义损失函数和优化方法
- 训练模型
在每个进程中初始化分布式训练相关的内容,如下所示:
torch.distributed.init_process_group(backend='mpi')
将数据划分为多个进程进行加载,可以使用DataLoader的sampler和batch_sampler方法,如下所示:
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, sampler=train_sampler)
在每个进程中创建相同的模型,如下所示:
model = MyModel() model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
在每个进程中定义相同的损失函数和优化方法,如下所示:
criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum)
在每个进程中训练模型,如下所示:
for epoch in range(args.epochs): train_sampler.set_epoch(epoch) for i, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step()
三、PyTorch多GPU训练
PyTorch可以使用多个GPU进行训练,使用data parallelism方法。以下是多GPU训练的步骤:
- 创建模型
- 定义损失函数和优化方法
- 训练模型
使用nn.DataParallel方法创建使用多个GPU的模型,如下所示:
model = MyModel() model = nn.DataParallel(model)
定义相同的损失函数和优化方法,如前面一节所示。
使用多GPU的模型进行训练,如前面一节所示。
四、PyTorch预训练模型
PyTorch提供了许多经过预训练的模型,可以直接使用和Fine-tune。以下是使用预训练模型的步骤:
- 下载预训练模型
- 替换最后一层
- 训练模型
在PyTorch官网上可以下载常用模型的预训练权重,如下所示:
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
根据任务需要,替换预训练模型的最后一层。例如在分类任务中,需要替换成全连接层,如下所示:
resnet18.fc = nn.Linear(resnet18.fc.in_features, num_classes)
可以使用前面的训练步骤进行Fine-tuning。
五、PyTorch量化训练
PyTorch支持对模型进行量化,可以减少模型的计算和存储量。以下是量化训练的步骤:
- 定义量化模型
- 训练量化模型
在模型定义中添加quantization方法,如下所示:
model = MyModel() model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm') model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, qconfig_spec={torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
使用前面的训练方法进行训练,可以将量化模型与原模型进行比较,如下所示:
model = model.to('cuda') for data, target in dataset: model.train() optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = nn.functional.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() model.eval() with torch.no_grad(): test_loss += nn.functional.nll_loss(output, target, reduction='sum').item() pred = output.argmax(1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() print('Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(correct, len(dataset), 100. * correct / len(dataset))) print('Size of original model: {:.3f} MB'.format(size_of_model(MyModel()))) print('Size of quantized model: {:.3f} MB'.format(size_of_model(model)))
六、PyTorch训练模型代码
以下是使用PyTorch训练模型的代码示例,可以根据需求进行修改:
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=256, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=256, shuffle=False) model = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) for epoch in range(10): model.train() for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in test_loader: inputs, labels = data outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % ( 100 * correct / total))
七、PyTorch调用训练好的模型
以下是调用训练好的模型的示例代码:
model = Net() model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=256, shuffle=False) correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in test_loader: inputs, labels = data outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % ( 100 * correct / total))