pytorch 训练,pytorch训练函数

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　　1.简介分布式训练是指将模型放在多台机器上，在每台机器上的多个GPU上进行训练。一般来说，使用分布式训练有两个原因：一是模型在一个GPU上装不下，二是多个GPU并行计算可以加快训练速度。但需要注意的是，随着GPU使用数量的增加，各种设备之间的通信会变得复杂，导致训练速度下降。

　　一般来说，分布式训练可以分为两种：数据并行和模型并行。

　　2.数据并行化当要训练的数据量非常大时，假设模型的结构可以放在单个GPU上，可以采用数据并行化进行分工合作。

　　常见的做法是将数据按照一定的规则分布到不同的GPU上，每个GPU都有相同的模型架构，即相同的模型会被复制到每个GPU上。训练后，计算结果将被合并，参数将被更新。如下所示：

　　此时，有两种方法可以更新参数：同步和异步：

　　同步模式：所有GPU都会等待其他GPU完成计算后再更新参数，所以训练速度会比异步模式慢。但在更新参数时，会合并其他计算结果，相当于增加了批量大小，在一定程度上提高了训练结果。异步模式：每个GPU执行自己的训练和参数更新，无需等待其他GPU完成计算。它可以提高训练速度，但可能会导致梯度缓慢和不稳定的问题，收敛过程不稳定，训练结果会比同步方法差。3.模型并行化当训练好的模型的框架太大而无法在一个GPU上容纳时，可以通过模型并行化的方式将模型分解并分布到不同的GPU上。如下所示：

　　因为模型层之间通常是相互依赖的，也就是说前、后两层在正向传播和反向传播时会相互输入输出，对训练速度会有一定的限制，所以不建议使用模型并行化，除非使用更大的模型。

　　4.数据并行化模型并行化当然也可以采用数据并行化和模型并行化相结合的方法，如下图所示：

　　此时模型被拆解分布到单台机器中的不同GPU上，其他机器中的每个GPU复制同一个模型框架(模型被拆解的部分)，数据会按照一定的规则分布到不同的GPU上。

　　5.Pytorch分布式训练方法Pytorch提供了两种分布式训练方法——数据并行(DP)和分布式数据并行(DDP)。

　　采用DP参数服务器(PS)架构，只支持一机多GPU。任务中只有一个进程。DDP采用Ring-All-Reduce架构，可以支持多机多GPU，可以使用多个进程。总的来说DP的代码比较简单，但是因为DDP的执行速度更快，所以官方推荐DDP。

　　6.摘要本文介绍了分布式训练的三种实现方法，即数据并行化、模型并行化以及它们的混合，并给出了相应的图例来解释其背后的原理。

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