PyTorch中的數(shù)據(jù)并行處理是怎樣的

PyTorch中的數(shù)據(jù)并行處理是怎樣的，針對這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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通過 PyTorch 使用多個(gè) GPU 非常簡單。你可以將模型放在一個(gè) GPU：

 device = torch.device("cuda:0")  model.to(device)

然后，你可以復(fù)制所有的張量到 GPU：

 mytensor = my_tensor.to(device)

請注意，只是調(diào)用 my_tensor.to(device) 返回一個(gè) my_tensor 新的復(fù)制在GPU上，而不是重寫 my_tensor。你需要分配給他一個(gè)新的張量并且在 GPU 上使用這個(gè)張量。

在多 GPU 中執(zhí)行前饋，后饋操作是非常自然的。盡管如此，PyTorch 默認(rèn)只會(huì)使用一個(gè) GPU。通過使用 DataParallel 讓你的模型并行運(yùn)行，你可以很容易的在多 GPU 上運(yùn)行你的操作。

 model = nn.DataParallel(model)

這是整個(gè)教程的核心，我們接下來將會(huì)詳細(xì)講解。

引用和參數(shù)

引入 PyTorch 模塊和定義參數(shù)

 import torch  import torch.nn as nn  from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 參數(shù)

 input_size = 5  output_size = 2   batch_size = 30  data_size = 100

設(shè)備

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

實(shí)驗(yàn)（玩具）數(shù)據(jù)

生成一個(gè)玩具數(shù)據(jù)。你只需要實(shí)現(xiàn) getitem.

class RandomDataset(Dataset):

    def __init__(self, size, length):
        self.len = length
        self.data = torch.randn(length, size)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return self.lenrand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size),batch_size=batch_size, shuffle=True)

簡單模型

為了做一個(gè)小 demo，我們的模型只是獲得一個(gè)輸入，執(zhí)行一個(gè)線性操作，然后給一個(gè)輸出。盡管如此，你可以使用 DataParallel   在任何模型(CNN, RNN, Capsule Net 等等.)

我們放置了一個(gè)輸出聲明在模型中來檢測輸出和輸入張量的大小。請注意在 batch rank 0 中的輸出。

class Model(nn.Module):
    # Our model

    def __init__(self, input_size, output_size):
        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

創(chuàng)建模型并且數(shù)據(jù)并行處理

這是整個(gè)教程的核心。首先我們需要一個(gè)模型的實(shí)例，然后驗(yàn)證我們是否有多個(gè) GPU。如果我們有多個(gè) GPU，我們可以用 nn.DataParallel 來   包裹 我們的模型。然后我們使用 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)

輸出：

Let's use 2 GPUs!

運(yùn)行模型：

現(xiàn)在我們可以看到輸入和輸出張量的大小了。

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

輸出：

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])

結(jié)果：

如果你沒有 GPU 或者只有一個(gè) GPU，當(dāng)我們獲取 30 個(gè)輸入和 30 個(gè)輸出，模型將期望獲得 30 個(gè)輸入和 30 個(gè)輸出。但是如果你有多個(gè) GPU ，你會(huì)獲得這樣的結(jié)果。

多 GPU

如果你有 2 個(gè)GPU，你會(huì)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個(gè)GPU，你會(huì)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個(gè)GPU，你會(huì)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])

數(shù)據(jù)并行自動(dòng)拆分了你的數(shù)據(jù)并且將任務(wù)單發(fā)送到多個(gè) GPU 上。當(dāng)每一個(gè)模型都完成自己的任務(wù)之后，DataParallel 收集并且合并這些結(jié)果，然后再返回給你。

關(guān)于PyTorch中的數(shù)據(jù)并行處理是怎樣的問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。

當(dāng)前題目：PyTorch中的數(shù)據(jù)并行處理是怎樣的
文章分享：http://muchs.cn/article36/ghsgpg.html

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