在Ubuntu下进行PyTorch的分布式训练，你需要遵循以下步骤：
安装PyTorch： 确保你已经安装了PyTorch。你可以从PyTorch官网根据你的CUDA版本选择合适的安装命令。
准备环境： 在开始分布式训练之前，确保所有参与训练的机器都已经安装了相同版本的PyTorch，并且网络连接正常。
设置环境变量： 为了使分布式训练正常工作，你需要设置一些环境变量，例如MASTER_ADDR（主节点的IP地址）、MASTER_PORT（一个未被使用的端口号）和WORLD_SIZE（参与训练的总进程数）。
export MASTER_ADDR='主节点IP' export MASTER_PORT='端口号' export WORLD_SIZE='进程总数' 编写分布式训练脚本： 在你的PyTorch脚本中，你需要使用torch.distributed包来初始化分布式环境。以下是一个简单的例子：
import torch import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def main(rank, world_size): # 初始化进程组 dist.init_process_group( backend='nccl', # 'nccl' for GPU, 'gloo' for CPU init_method=f'tcp://{MASTER_ADDR}:{MASTER_PORT}', world_size=world_size, rank=rank ) # 创建模型并将其移动到GPU model = ... # 定义你的模型 model.cuda(rank) # 使用DistributedDataParallel包装模型 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 准备数据加载器 dataset = ... # 定义你的数据集 sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=..., sampler=sampler) # 训练循环 for epoch in range(...): sampler.set_epoch(epoch) for inputs, targets in dataloader: inputs, targets = inputs.cuda(rank), targets.cuda(rank) # 前向传播 outputs = ddp_model(inputs) loss = ... # 计算损失 # 反向传播 loss.backward() # 更新参数 ... if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--rank', type=int) parser.add_argument('--world_size', type=int) args = parser.parse_args() main(args.rank, args.world_size) 启动分布式训练： 使用torch.multiprocessing来启动多个进程。每个进程都会调用你的训练脚本，并传入不同的rank参数。
import torch.multiprocessing as mp def run(rank, world_size): main(rank, world_size) if __name__ == "__main__": world_size = ... # 总进程数 mp.spawn(run, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True) 运行脚本： 在命令行中，你可以使用mpirun或torch.distributed.launch来启动分布式训练。例如：
mpirun -np WORLD_SIZE python your_training_script.py --rank 0 或者使用torch.distributed.launch：
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=WORLD_SIZE your_training_script.py --rank 0 其中WORLD_SIZE是你的总进程数，--rank是每个进程的排名。
请注意，这些步骤假设你已经有了一个可以分布式训练的模型和数据集。分布式训练的具体实现细节可能会根据你的模型和数据集有所不同。此外，确保所有节点之间的SSH无密码登录已经设置好，以便于进程间的通信。
