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在 PyTorch 中使用分布式数据并行 (DDP) 的步骤如下：
- 初始化进程组：使用
torch.distributed.init_process_group初始化进程组。 - 创建模型：定义模型并将其包装在
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel中。 - 准备数据：使用
torch.utils.data.distributed.DistributedSampler来确保每个进程处理不同的数据子集。 - 训练模型：在每个进程中执行训练循环。
以下是一个简单的示例代码：
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1. 初始化进程组
在分布式训练中，首先需要初始化进程组。torch.distributed.init_process_group 是用于初始化进程组的函数。常用的后端包括 nccl（适用于 GPU）和 gloo（适用于 CPU）。init_method 参数指定了如何初始化进程组，通常使用 env:// 表示从环境变量中获取初始化信息。
2. 创建模型并包装在 DDP 中
在分布式数据并行中，每个进程都会有一个模型的副本。为了确保这些副本能够同步更新，需要将模型包装在 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 中。DDP 会自动处理梯度的同步和模型的更新。
3. 准备数据
为了确保每个进程处理不同的数据子集，需要使用 torch.utils.data.distributed.DistributedSampler。DistributedSampler 会根据进程的 rank 和 world_size 来分配数据。
4. 训练模型
在训练循环中，每个进程都会独立地执行前向传播、反向传播和参数更新。DDP 会自动处理梯度的同步，确保所有进程的模型参数保持一致。
5. 清理进程组
在训练结束后，需要调用 torch.distributed.destroy_process_group 来清理进程组，释放资源。
通过以上步骤，可以在 PyTorch 中实现分布式数据并行训练，充分利用多 GPU 或多节点的计算资源。