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🌟Pytorch Distributed 初始化🌟

导读 在深度学习的分布式训练中,PyTorch 的 `DistributedDataParallel` 是不可或缺的工具之一。它能有效提升模型训练效率,尤其是在多 GPU...

在深度学习的分布式训练中,PyTorch 的 `DistributedDataParallel` 是不可或缺的工具之一。它能有效提升模型训练效率,尤其是在多 GPU 环境下。但如何正确初始化呢?首先,确保所有设备已安装 PyTorch,并通过 `torch.distributed.init_process_group` 启动分布式环境。常见的后端有 `"nccl"` 和 `"gloo"`,前者适合 NVIDIA GPU,后者则更通用。设置好主节点地址和端口号后,调用 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` 包裹模型即可。值得注意的是,数据加载器需要使用 `DistributedSampler` 来均衡分配数据批次,避免重复或遗漏。此外,记得调整批量大小以适应多卡并行!🔥最后别忘了同步优化器状态,让每块显卡保持一致步调。这样,你的分布式训练之旅就能顺利启航啦!🚀