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PyTorch 60 分钟入门教程:数据并行处理

PyTorch 60 分钟入门教程:数据并行处理

作者 | fendouai

编辑 | 安可

出品 | 磐创AI技术团队


在这个教程中,我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。
通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU:

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

然后,你可以复制所有的张量到 GPU:

mytensor = my_tensor.to(device)

请注意,只是调用 my_tensor.to(device) 返回一个 my_tensor 新的复制在GPU上,而不是重写 my_tensor。你需要分配给他一个新的张量并且在 GPU 上使用这个张量。

在多 GPU 中执行前馈,后馈操作是非常自然的。尽管如此,PyTorch 默认只会使用一个 GPU。通过使用 DataParallel 让你的模型并行运行,你可以很容易的在多 GPU 上运行你的操作。

model = nn.DataParallel(model)

这是整个教程的核心,我们接下来将会详细讲解。


引用和参数

引入 PyTorch 模块和定义参数

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

# 参数

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

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.

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)

简单模型

为了做一个小 demo,我们的模型只是获得一个输入,执行一个线性操作,然后给一个输出。尽管如此,你可以使用 DataParallel   在任何模型(CNN, RNN, Capsule Net 等等.)

我们放置了一个输出声明在模型中来检测输出和输入张量的大小。请注意在 batch rank 0 中的输出。

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

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])

总结

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。

更多信息,请访问:
https://pytorch.org/tutorials/beginner/former_torchies/parallelism_tutorial.html

下载 Python 版本完整代码:data_parallel_tutorial.py

下载 jupyter notebook 版本完整代码:data_parallel_tutorial.ipynb

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