概覽

PyTorch 是一個(gè) Python 優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架，能夠在強(qiáng)大的 GPU 加速基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)張量和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。PyTorch的一大優(yōu)勢(shì)就是它的動(dòng)態(tài)圖計(jì)算特性。

License ：MIT License

官網(wǎng)：http://pytorch.org/

GitHub：https://github.com/pytorch/pytorch

Pytorch 是從Facebook孵化出來(lái)的，在0.4的最新版本加入了分布式模式，比較吃驚的是它居然沒(méi)有采用類似于TF和MxNet的PS-Worker架構(gòu)。而是采用一個(gè)還在Facebook孵化當(dāng)中的一個(gè)叫做gloo的家伙。

PyTorch分布式

官方教程：http://pytorch.org/docs/master/distributed.html

pytorch-dist

其實(shí)這種三種backend對(duì)現(xiàn)在我們來(lái)說(shuō)可以說(shuō)是沒(méi)得選的，只有g(shù)loo支持GPU

這里引入了一個(gè)新的函數(shù)model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)為的就是支持分布式模式

不同于原來(lái)在multiprocessing中的model = torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2,3]).cuda()函數(shù)，這個(gè)函數(shù)只是實(shí)現(xiàn)了在單機(jī)上的多GPU訓(xùn)練，根據(jù)官方文檔的說(shuō)法，甚至在單機(jī)多卡的模式下，新函數(shù)表現(xiàn)也會(huì)優(yōu)于這個(gè)舊函數(shù)。

這里要提到兩個(gè)問(wèn)題：

• 每個(gè)進(jìn)程都有自己的Optimizer同時(shí)每個(gè)迭代中都進(jìn)行完整的優(yōu)化步驟，雖然這可能看起來(lái)是多余的，但由于梯度已經(jīng)聚集在一起并跨進(jìn)程平均，因此對(duì)于每個(gè)進(jìn)程都是相同的，這意味著不需要參數(shù)廣播步驟，從而減少了在節(jié)點(diǎn)之間傳輸張量tensor所花費(fèi)的時(shí)間。
• 另外一個(gè)問(wèn)題是Python解釋器的，每個(gè)進(jìn)程都包含一個(gè)獨(dú)立的Python解釋器，消除了來(lái)自單個(gè)Python進(jìn)程中的多個(gè)執(zhí)行線程，模型副本或GPU的額外解釋器開(kāi)銷和“GIL-thrashing”。 這對(duì)于大量使用Python運(yùn)行時(shí)的模型尤其重要。

Gloo

項(xiàng)目地址：https://github.com/facebookincubator/gloo

是一個(gè)類似MPI的通信庫(kù)，你不需要考慮內(nèi)存數(shù)據(jù)的拷貝，只需要實(shí)現(xiàn)邏輯就可以。

初始化

torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs)

參數(shù)說(shuō)明：

• backend(str): 后端選擇，包括上面那幾種 tcp mpi gloo
• init_method(str，optional): 用來(lái)初始化包的URL我理解是一個(gè)用來(lái)做并發(fā)控制的共享方式
• world_size(int, optional):參與這個(gè)工作的進(jìn)程數(shù)
• rank(int,optional): 當(dāng)前進(jìn)程的rank
• group_name(str,optional): 用來(lái)標(biāo)記這組進(jìn)程名的

解釋一下init_method()也有這三種方式，具體可參看http://pytorch.org/docs/master/distributed.html

• file:// 共享文件系統(tǒng)（要求所有進(jìn)程可以訪問(wèn)單個(gè)文件系統(tǒng)）有共享文件系統(tǒng)可以選擇
• tcp:// IP組播（要求所有進(jìn)程都在同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中）比較好理解，不過(guò)需要手動(dòng)設(shè)置rank
• env:// 環(huán)境變量（需要您手動(dòng)分配等級(jí)并知道所有進(jìn)程可訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)的地址）默認(rèn)是這個(gè)

MINIST數(shù)據(jù)集示例

from __future__ import print_function
import argparse
import torch
import torch.nn as nn
import time

import torch.nn.parallel
import torch.nn.functional as F
import torch.backends.cudnn as cudnn
import torch.distributed as dist
import torch.utils.data 
import torch.utils.data.distributed
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable

# Training settings
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N',
                    help='input batch size for training (default: 64)')
parser.add_argument('--test-batch-size', type=int, default=1000, metavar='N',
                    help='input batch size for testing (default: 1000)')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, metavar='N',
                    help='number of epochs to train (default: 10)')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01, metavar='LR',
                    help='learning rate (default: 0.01)')
parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.5, metavar='M',
                    help='SGD momentum (default: 0.5)')
parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,
                    help='disables CUDA training')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S',
                    help='random seed (default: 1)')
parser.add_argument('--log-interval', type=int, default=10, metavar='N',
                    help='how many batches to wait before logging training status')
args = parser.parse_args()
args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()

#初始化
dist.init_process_group(init_method='file:///home/wangjue/lishuo/nfstest',backend="gloo",world_size=4,group_name="pytorch_test")

torch.manual_seed(args.seed)
if args.cuda:
    torch.cuda.manual_seed(args.seed)

train_dataset=datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
               transform=transforms.Compose([
                   transforms.ToTensor(),
                   transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
               ]))
# 分發(fā)數(shù)據(jù)
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if args.cuda else {}

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
    batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwargs)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ])),
    batch_size=args.test_batch_size, shuffle=True, **kwargs)


class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d()
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x)

model = Net()
if args.cuda:
    # 分發(fā)模型
    model.cuda()
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
    # model = torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2,3]).cuda()
    # model.cuda()

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum)

def train(epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        if args.cuda:
            data, target = data.cuda(), target.cuda()
        data, target = Variable(data), Variable(target)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % args.log_interval == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.data[0]))

def test():
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    for data, target in test_loader:
        if args.cuda:
            data, target = data.cuda(), target.cuda()
        data, target = Variable(data, volatile=True), Variable(target)
        output = model(data)
        test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).data[0] # sum up batch loss
        pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] # get the index of the max log-probability
        correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))

tot_time=0;

for epoch in range(1, args.epochs + 1):
    # 設(shè)置epoch位置，這應(yīng)該是個(gè)為了同步所做的工作
    train_sampler.set_epoch(epoch)
    start_cpu_secs = time.time()
    #long running
    train(epoch)
    end_cpu_secs = time.time()
    print("Epoch {} of {} took {:.3f}s".format(
        epoch , args.epochs , end_cpu_secs - start_cpu_secs))
    tot_time+=end_cpu_secs - start_cpu_secs
    test()

print("Total time= {:.3f}s".format(tot_time))