torch分布式数据并行DDPtorch.nn.parallel.DistributedDataParallel代码修改记录。（要求pytorch_version>1.0）
目录
1.🍄🍄要修改的地方概览
2.✏️✏️初始化
3.✏️✏️设置当前进程GPU
4.✏️✏️设置sampler
5.✏️✏️sampler传入dataloader
6.✏️✏️数据放GPU
7.✏️✏️模型放GPU
8.✏️✏️load模型
9.✏️✏️save模型
10.✏️✏️执行命令
整理不易，欢迎一键三连！！！
1.🍄🍄要修改的地方概览
2.✏️✏️初始化
在代码最开始的地方设置初始化参数，即训练和数据组织之前。
n_gpus = args.n_gpus #自行传入
#local_rank = args.local_rank #自行传入
local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK']) #代码计算torch.distributed.init_process_group('nccl', world_size=n_gpus, rank=local_rank)#初始化进程组- 指定GPU之间的通信方式'nccl'
- world_size：当前这个节点上要用多少GPU卡；（当前节点就是当前机器）
- rank: 当前进程在哪个GPU卡上，通过args.local_rank来获取，local_rank变量是通过外部指令传入的；（也可以通过环境变量来接收）
注意：自行传入的变量需要通过argparse第三方库写入，示例如下：
import argparseparser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--n_gpus", help="num of gpus")
parser.add_argument("-p", "--project", help="project name")
parser.add_argument('-s', '--sparse', action='store_true', default=False, help='GAT with sparse version or not.')
parser.add_argument('-d', '--seed', type=int, default=72, help='Random seed.')
parser.add_argument('-e', '--epochs', type=int, default=10000, help='Number of epochs to train.')args = parser.parse_args()
print(args.n_gpus)
print(args.sparse)
print(args.seed)
print(args.epochs)
3.✏️✏️设置当前进程GPU
在初始化之后紧接着设置当前进程的GPU
torch.cuda.set_device(local_rank)上述指令作用相当于设置CUDA_VISBLE_DEVICES环境变量，设置当前进程要用第几张卡；
4.✏️✏️设置sampler
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
train_sampler = DistributedSampler(dataset_train)
...
for epoch in range(start_epoch, total_epochs):train_sampler.set_epoch(epoch) #为了让每张卡在每个周期中得到的数据是随机的...此处的train_dataset为load数据的Dataset类，根据数据地址return出每个image和队形的mask，DistributedSampler返回一堆数据的索引train_sampler，根据索引去dataloader中拿数据，并且在每次epoch训练之前，加上train_sampler.set_epoch(epoch)这句，达到shuffle=True的目的。
5.✏️✏️sampler传入dataloader
from torch.utils.data import DataLoader
dataloader_train = DataLoader(dataset_train, batch_size=args.batch_size,sampler = train_sampler)
dataloader_val = DataLoader(dataset_val,batch_size=1,)通过将train_sampler传入dataloader达到数据传入模型的数据格式。
6.✏️✏️数据放GPU
在每次训练过程中，设置数据放GPU里。
for img,label in dataloader_train:inputs = img.cuda(local_rank) #数据放GPUlabels = label.cuda(local_rank) #数据放GPU...7.✏️✏️模型放GPU
在定义模型的地方，设置将模型放入GPU
model = XXNet()
net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model.cuda(local_rank),device_ids=[local_rank]) #模型拷贝，放入DistributedDataParallel8.✏️✏️load模型
torch.load(model_file_path, map_location = local_rank)设置 map_location指定将模型传入哪个GPU上
9.✏️✏️save模型
torch.save(net.module.state_dict(), os.path.join(ckp_savepath, ckp_name))注意，此处保存的net是net.module.state_dict
10.✏️✏️执行命令
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=n_gpus --master_port 29502 train.py
- nproc_per_node：等于GPU数量
- master_port：默认为29501，如果出现address already in use，可以将其修改为其他值，比如29502
参考：视频讲解
整理不易，欢迎一键三连！！！
送你们一条美丽的--分割线--
🌷🌷🍀🍀🌾🌾🍓🍓🍂🍂🙋🙋🐸🐸🙋🙋💖💖🍌🍌🔔🔔🍉🍉🍭🍭🍋🍋🍇🍇🏆🏆📸📸⛵⛵⭐⭐🍎🍎👍👍🌷🌷
)
