PyTorch深度学习60分钟入门与实战（五）选读：数据并行处理

痛定思痛。 2022-03-28 14:56 225阅读 0赞

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# 选读：数据并行处理 #

在这个教程里，我们将学习如何使用数据并行（`DataParallel`）来使用多GPU。

PyTorch非常容易的就可以使用GPU，可以用如下方式把一个模型放到GPU上：

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

然后可以复制所有的张量到GPU上：

mytensor = my_tensor.to(device)

请注意，调用`my_tensor.to(device)`返回一个GPU上的`my_tensor`副本，而不是重写`my_tensor`。我们需要把它赋值给一个新的张量并在GPU上使用这个张量。

在多GPU上执行前向和反向传播是自然而然的事。然而，PyTorch默认将只是用一个GPU。你可以使用`DataParallel`让模型并行运行来轻易的让你的操作在多个GPU上运行。

model = nn.DataParallel(model)

这是这篇教程背后的核心，我们接下来将更详细的介绍它。

## 导入和参数 ##

导入PyTorch模块和定义参数。

import torch
    import torch.nn as nn
    from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
    
    # Parameters and DataLoaders
    input_size = 5
    output_size = 2
    
    batch_size = 30
    data_size = 100

设备（Device）：

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

## 虚拟数据集 ##

要制作一个虚拟（随机）数据集，只需实现`__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.len
    
    rand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size),
                             batch_size=batch_size, shuffle=True)

## 简单模型 ##

作为演示，我们的模型只接受一个输入，执行一个线性操作，然后得到结果。然而，你能在任何模型（CNN，RNN，Capsule Net等）上使用`DataParallel`。

我们在模型内部放置了一条打印语句来检测输入和输出向量的大小。请注意批等级为0时打印的内容。

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

## 创建一个模型和数据并行 ##

这是本教程的核心部分。首先，我们需要创建一个模型实例和检测我们是否有多个GPU。如果我们有多个GPU，我们使用`nn.DataParallel`来包装我们的模型。然后通过`model.to(device)`把模型放到GPU上。

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 ##

现在我们可以看输入和输出张量的大小。

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 ##

当我们对30个输入和输出进行批处理时，我们和期望的一样得到30个输入和30个输出，但是若有多个GPU，会得到如下的结果。

### 2个GPU ###

若有2个GPU，将看到：

# on 2 GPUs
    Let'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])

### 3个GPU ###

若有3个GPU，将看到：

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])

### 8个GPU ###

若有8个GPU，将看到：

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 ##

`DataParallel`自动的划分数据，并将作业发送到多个GPU上的多个模型。在每个模型完成作业后，`DataParallel`收集并合并结果返回给你。

更多信息，请参考：http://pytorch.org/tutorials/beginner/former\_torchies/parallelism\_tutorial.html

[github link]: https://github.com/bat67/Deep-Learning-with-PyTorch-A-60-Minute-Blitz-cn