PyTorch分布式训练

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SmileySure
2018.03.03 17:08 字数 805

概览

PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架,能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch的一大优势就是它的动态图计算特性。

License :MIT License

官网:http://pytorch.org/

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

Pytorch 是从Facebook孵化出来的,在0.4的最新版本加入了分布式模式,比较吃惊的是它居然没有采用类似于TF和MxNet的PS-Worker架构。而是采用一个还在Facebook孵化当中的一个叫做gloo的家伙。

PyTorch分布式

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

pytorch-dist

其实这种三种backend对现在我们来说可以说是没得选的,只有gloo支持GPU

这里引入了一个新的函数model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)为的就是支持分布式模式

不同于原来在multiprocessing中的model = torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2,3]).cuda()函数,这个函数只是实现了在单机上的多GPU训练,根据官方文档的说法,甚至在单机多卡的模式下,新函数表现也会优于这个旧函数。

这里要提到两个问题:

  • 每个进程都有自己的Optimizer同时每个迭代中都进行完整的优化步骤,虽然这可能看起来是多余的,但由于梯度已经聚集在一起并跨进程平均,因此对于每个进程都是相同的,这意味着不需要参数广播步骤,从而减少了在节点之间传输张量tensor所花费的时间。
  • 另外一个问题是Python解释器的,每个进程都包含一个独立的Python解释器,消除了来自单个Python进程中的多个执行线程,模型副本或GPU的额外解释器开销和“GIL-thrashing”。 这对于大量使用Python运行时的模型尤其重要。

Gloo

项目地址:https://github.com/facebookincubator/gloo

是一个类似MPI的通信库,你不需要考虑内存数据的拷贝,只需要实现逻辑就可以。

初始化

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

参数说明:

  • backend(str): 后端选择,包括上面那几种 tcp mpi gloo
  • init_method(str,optional): 用来初始化包的URL我理解是一个用来做并发控制的共享方式
  • world_size(int, optional):参与这个工作的进程数
  • rank(int,optional): 当前进程的rank
  • group_name(str,optional): 用来标记这组进程名的

解释一下init_method()也有这三种方式,具体可参看http://pytorch.org/docs/master/distributed.html

  • file:// 共享文件系统(要求所有进程可以访问单个文件系统)有共享文件系统可以选择
  • tcp:// IP组播(要求所有进程都在同一个网络中)比较好理解,不过需要手动设置rank
  • env:// 环境变量(需要您手动分配等级并知道所有进程可访问节点的地址)默认是这个

MINIST数据集示例

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,))
               ]))
# 分发数据
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:
    # 分发模型
    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):
    # 设置epoch位置,这应该是个为了同步所做的工作
    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))

人工智能
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