PyTorch中的数据并行处理是怎样的

PyTorch中的数据并行处理是什么？针对这个问题，本文详细介绍了相应的分析和解决方法，希望能帮助更多想要解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

通过PyTorch使用多个GPU非常简单。你可以把模型放在图形处理器上：

设备=torch . device(' cuda 33600 ')型号. to(设备)然后，您可以将所有张量复制到GPU:

张量=my_tensor.to(设备)请注意，仅仅调用my_tensor.to(设备)就会在GPU上返回my_tensor的新副本，而不是重写my_tensor。你需要给他分配一个新的张量，并在GPU上使用。

在多GPU中执行前馈和反馈操作是非常自然的。即便如此，默认情况下PyTorch也只会使用一个GPU。通过使用DataParallel并行运行您的模型，您可以轻松地在多个GPU上运行您的操作。

模型=nn。DataParallel(模型)这是整个教程的核心，接下来我们将详细解释。

引用和参数

介绍PyTorch模块并定义参数

importtomportforce . nnansfrommforce . utils . dataimportdataset，dataloader #参数

输入大小=5输出大小=2批处理大小=30数据大小=100个设备

device=torch . device(' cuda :0 ' if torch . cuda . is _ available()else ' CPU ')实验（玩具）数据

生成一个玩具数据。你只需要实现getitem。

分类数据集(数据集):

def__init__(自身，大小，长度):

self.len=长度

self.data=torch.randn(长度、尺寸)

def__getitem__(自身，索引):

returnself.data[index]

def__len__(self):

returnself . lenrand _ loader=DataLoader(数据集=RandomDataset(input_size，data_size)，batch_size=batch_size，shuffle=True)简单模型

为了做一个小演示，我们的模型只接受输入，执行线性运算，然后给出输出。然而，你可以在任何模型中使用数据并行(美国有线电视新闻网、RNN、胶囊网等)。)

我们在模型中放入一个输出声明来检测输出和输入张量的大小。注意批量排名0的输出。

classModel(nn。模块):

#我们的模型

def__init__(自身，输入_大小，输出_大小):

不间断空格

;super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
    def forward(self, input):
        output = self.fc(input)
        print("\tIn Model: input size", input.size(),
              "output size", output.size())
        return output

创建模型并且数据并行处理

这是整个教程的核心。首先我们需要一个模型的实例，然后验证我们是否有多个 GPU。如果我们有多个 GPU，我们可以用 nn.DataParallel 来   包裹 我们的模型。然后我们使用 model.to(device) 把模型放到多 GPU 中。

model = Model(input_size, output_size)if torch.cuda.device_count() > 1:
  print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
  # dim = 0 [30, xxx] -> [10, ...], [10, ...], [10, ...] on 3 GPUs
  model = nn.DataParallel(model)model.to(device)

输出：

Let's use 2 GPUs!

运行模型：

现在我们可以看到输入和输出张量的大小了。

for data in rand_loader:
    input = data.to(device)
    output = model(input)
    print("Outside: input size", input.size(),
          "output_size", output.size())

输出：

In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
        In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
        In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
        In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
        In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
        In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
        In Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])
        In Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])
Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])

结果：

如果你没有 GPU 或者只有一个 GPU，当我们获取 30 个输入和 30 个输出，模型将期望获得 30 个输入和 30 个输出。但是如果你有多个 GPU ，你会获得这样的结果。

多 GPU

如果你有 2 个GPU，你会看到：

# on 2 GPUsLet's use 2 GPUs!
    In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
    In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
    In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
    In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])
    In Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])

如果你有 3个GPU，你会看到：

Let's use 3 GPUs!
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
    In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])

如果你有 8个GPU，你会看到：

Let's use 8 GPUs!
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
    In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])

数据并行自动拆分了你的数据并且将任务单发送到多个 GPU 上。当每一个模型都完成自己的任务之后，DataParallel 收集并且合并这些结果，然后再返回给你。

关于PyTorch中的数据并行处理是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望