新手手册：Pytorch分布式训练
文 | 花花@機器學習算法與自然語言處理
單位 | SenseTime 算法研究員
目錄
0X01 分布式并行訓練概述
0X02 Pytorch分布式數(shù)據(jù)并行
0X03 手把手漸進式實戰(zhàn)
A. 單機單卡
B. 單機多卡DP
C. 多機多卡DDP
D. Launch / Slurm 調(diào)度方式
0X04 完整框架 Distribuuuu
0X05 Reference
文中所有教學代碼和日志見：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/BIGBALLON/distribuuuu/tree/master/tutorial
文中提到的框架見：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/BIGBALLON/distribuuuu
0X01 分布式并行訓練概述
最常被提起，容易實現(xiàn)且使用最廣泛的，莫過于數(shù)據(jù)并行(Data Parallelism)?技術(shù)，其核心思想是將大batch劃分為若干小barch分發(fā)到不同device并行計算，解決單GPU顯存不足的限制。以此同時，當單GPU無法放下整個模型時，我們還需考慮模型并行 (Model / Pipeline Parallelism)。如考慮將模型進行縱向切割，不同的Layers放在不同的device上?；蚴菣M向切割，通過矩陣運算進行加速。當然，還有一些非并行的技術(shù)或者技巧，用于解決訓練效率或者訓練顯存不足等問題，這里草率地將當前深度學習的大規(guī)模分布式訓練技術(shù)分為如下三類：
Data Parallelism?(數(shù)據(jù)并行)
Naive：每個worker存儲一份model和optimizer，每輪迭代時，將樣本分為若干份分發(fā)給各個worker，實現(xiàn)并行計算
ZeRO: Zero Redundancy Optimizer，微軟提出的數(shù)據(jù)并行內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)，核心思想是保持Naive數(shù)據(jù)并行通信效率的同時，盡可能降低內(nèi)存占用
Model/Pipeline Parallelism?(模型/管道并行)
Naive: 縱向切割模型，將不同的layers放到不同的device上，按順序進行正/反向傳播
GPipe：小批量流水線方式的縱向切割模型并行
Megatron-LM：Tensor-slicing方式的模型并行加速
Non-parallelism approach?(非并行技術(shù))
Gradient Accumulation: 通過梯度累加的方式解決顯存不足的問題，常用于模型較大，單卡只能塞下很小的batch的并行訓練中
CPU Offload: 同時利用 CPU 和 GPU 內(nèi)存來訓練大型模型，即存在GPU-CPU-GPU的 transfers 操作
etc.：還有很多不一一羅列(如Checkpointing,Memory Efficient Optimizer等)
不過這里我強推一下DeepSpeed，微軟在2020年開源的一個基于PyTorch分布式訓練 library，讓訓練百億參數(shù)的巨大模型成為可能，其提供的?3D-parallelism?(DP+PP+MP)的并行技術(shù)組合，能極大程度降低大模型訓練的硬件條件以及提高訓練的效率
PS：本文的重點是介紹PyTorch原生的分布式數(shù)據(jù)平行及其用法，其他的內(nèi)容，我們后面的文章再細聊。(如果有機會的話qwq)
0X02 Pytorch分布式數(shù)據(jù)并行
將時間撥回2017年，我第一次接觸深度學習，早期的TensorFlow使用的是PS(Parameter Server)架構(gòu)，在結(jié)點數(shù)量線性增長的情況下，帶寬瓶頸格外明顯。而隨后百度將Ring-Allreduce技術(shù)運用到深度學習分布式訓練，PyTorch1.0之后香起來的原因也是因為在分布式訓練方面做了較大改動，適配多種通信后端，使用RingAllReduce架構(gòu)。首先，確保你對PyTorch有一定的熟悉程度，在次前提下，對如下內(nèi)容進行學習和了解：
DataParallel 和 DistributedDataParallel 的原理和使用
進程組 和 torch.distributed.init_process_group 的原理和使用
集體通信(Collective Communication) 的原理和使用
基本上就能夠handle住大部分的數(shù)據(jù)并行任務了
關(guān)于理論的東西，我寫了一大堆，最后又全刪掉了。原因是我發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有足夠多的文章介紹PS/Ring-AllReduce和?PyTorch DP/DDP?的原理，給出幾篇我認為足夠好的文章：
PYTORCH DISTRIBUTED OVERVIEW
PyTorch 源碼解讀之 DP & DDP
Bringing HPC Techniques to Deep Learning
0X03 手把手漸進式實戰(zhàn)
那么接下來我們以Step by Step的方式進行實踐，你可以直接通過下面的快速索引進行跳轉(zhuǎn)：
單機單卡?[snsc.py]
單機多卡 (with DataParallel)?[snmc_dp.py]
多機多卡 (with DistributedDataParallel)
torch.distributed.launch?[mnmc_ddp_launch.py]
torch.multiprocessing?[mnmc_ddp_mp.py]
Slurm Workload Manager?[mnmc_ddp_slurm.py]
ImageNet training example?[imagenet.py]
A. 單機單卡
Single Node Single GPU Card Training, 源碼見 snsc.py，后續(xù)我們會在此代碼上進行修改。簡單看一下，單機單卡要做的就是定義網(wǎng)絡(luò)，定義dataloader，定義loss和optimizer，開訓，很簡單的幾個步驟。
"""(SNSC)?Single?Node?Single?GPU?Card?Training""" import?torch import?torch import?torch.nn?as?nn import?torchvision import?torchvision.transforms?as?transformsBATCH_SIZE?=?256 EPOCHS?=?5if?__name__?==?"__main__":#?1.?define?networkdevice?=?"cuda"net?=?torchvision.models.resnet18(num_classes=10)net?=?net.to(device=device)#?2.?define?dataloadertrainset?=?torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data",train=True,download=True,transform=transforms.Compose([transforms.RandomCrop(32,?padding=4),transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914,?0.4822,?0.4465),?(0.2023,?0.1994,?0.2010)),]),)train_loader?=?torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=True,)#?3.?define?loss?and?optimizercriterion?=?nn.CrossEntropyLoss()optimizer?=?torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=0.0001,nesterov=True,)print("????????????=======??Training??=======?\n")#?4.?start?to?trainnet.train()for?ep?in?range(1,?EPOCHS?+?1):train_loss?=?correct?=?total?=?0for?idx,?(inputs,?targets)?in?enumerate(train_loader):inputs,?targets?=?inputs.to(device),?targets.to(device)outputs?=?net(inputs)loss?=?criterion(outputs,?targets)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()train_loss?+=?loss.item()total?+=?targets.size(0)correct?+=?torch.eq(outputs.argmax(dim=1),?targets).sum().item()if?(idx?+?1)?%?50?==?0?or?(idx?+?1)?==?len(train_loader):print("???==?step:?[{:3}/{}]?[{}/{}]?|?loss:?{:.3f}?|?acc:?{:6.3f}%".format(idx?+?1,len(train_loader),ep,EPOCHS,train_loss?/?(idx?+?1),100.0?*?correct?/?total,))print("\n????????????=======??Training?Finished??=======?\n")""" usage: >>>?python?snsc.py Files?already?downloaded?and?verified=======??Training??=======?==?step:?[?50/196]?[1/5]?|?loss:?1.959?|?acc:?28.633%==?step:?[100/196]?[1/5]?|?loss:?1.806?|?acc:?33.996%==?step:?[150/196]?[1/5]?|?loss:?1.718?|?acc:?36.987%==?step:?[196/196]?[1/5]?|?loss:?1.658?|?acc:?39.198%==?step:?[?50/196]?[2/5]?|?loss:?1.393?|?acc:?49.578%==?step:?[100/196]?[2/5]?|?loss:?1.359?|?acc:?50.473%==?step:?[150/196]?[2/5]?|?loss:?1.336?|?acc:?51.372%==?step:?[196/196]?[2/5]?|?loss:?1.317?|?acc:?52.200%==?step:?[?50/196]?[3/5]?|?loss:?1.205?|?acc:?56.102%==?step:?[100/196]?[3/5]?|?loss:?1.185?|?acc:?57.254%==?step:?[150/196]?[3/5]?|?loss:?1.175?|?acc:?57.755%==?step:?[196/196]?[3/5]?|?loss:?1.165?|?acc:?58.072%==?step:?[?50/196]?[4/5]?|?loss:?1.067?|?acc:?60.914%==?step:?[100/196]?[4/5]?|?loss:?1.061?|?acc:?61.406%==?step:?[150/196]?[4/5]?|?loss:?1.058?|?acc:?61.643%==?step:?[196/196]?[4/5]?|?loss:?1.054?|?acc:?62.022%==?step:?[?50/196]?[5/5]?|?loss:?0.988?|?acc:?64.852%==?step:?[100/196]?[5/5]?|?loss:?0.983?|?acc:?64.801%==?step:?[150/196]?[5/5]?|?loss:?0.980?|?acc:?65.052%==?step:?[196/196]?[5/5]?|?loss:?0.977?|?acc:?65.076%=======??Training?Finished??=======? """B. 單機多卡DP
Single Node Multi-GPU Crads Training (with DataParallel) snmc_dp.py, 和 snsc.py 對比一下，DP只需要花費最小的代價，既可以使用多卡進行訓練(其實就一行???)，但是因為GIL鎖的限制，DP的性能是低于DDP的。
""" (SNMC)?Single?Node?Multi-GPU?Crads?Training?(with?DataParallel) Try?to?compare?with?smsc.py?and?find?out?the?differences. """ import?torch import?torch.nn?as?nn import?torchvision import?torchvision.transforms?as?transformsBATCH_SIZE?=?256 EPOCHS?=?5if?__name__?==?"__main__":#?1.?define?networkdevice?=?"cuda"net?=?torchvision.models.resnet18(pretrained=False,?num_classes=10)net?=?net.to(device=device)#?Use?single-machine?multi-GPU?DataParallel,#?you?would?like?to?speed?up?training?with?the?minimum?code?change.net?=?nn.DataParallel(net)#?2.?define?dataloadertrainset?=?torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data",train=True,download=True,transform=transforms.Compose([transforms.RandomCrop(32,?padding=4),transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914,?0.4822,?0.4465),?(0.2023,?0.1994,?0.2010)),]),)train_loader?=?torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=True,)#?3.?define?loss?and?optimizercriterion?=?nn.CrossEntropyLoss()optimizer?=?torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=0.0001,nesterov=True,)print("????????????=======??Training??=======?\n")#?4.?start?to?trainnet.train()for?ep?in?range(1,?EPOCHS?+?1):train_loss?=?correct?=?total?=?0for?idx,?(inputs,?targets)?in?enumerate(train_loader):inputs,?targets?=?inputs.to(device),?targets.to(device)outputs?=?net(inputs)loss?=?criterion(outputs,?targets)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()train_loss?+=?loss.item()total?+=?targets.size(0)correct?+=?torch.eq(outputs.argmax(dim=1),?targets).sum().item()if?(idx?+?1)?%?50?==?0?or?(idx?+?1)?==?len(train_loader):print("???==?step:?[{:3}/{}]?[{}/{}]?|?loss:?{:.3f}?|?acc:?{:6.3f}%".format(idx?+?1,len(train_loader),ep,EPOCHS,train_loss?/?(idx?+?1),100.0?*?correct?/?total,))print("\n????????????=======??Training?Finished??=======?\n")""" usage:?2GPUs?for?training >>>?CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1?python?snmc_dp.py Files?already?downloaded?and?verified=======??Training??=======?==?step:?[?50/196]?[1/5]?|?loss:?1.992?|?acc:?26.633%==?step:?[100/196]?[1/5]?|?loss:?1.834?|?acc:?32.797%==?step:?[150/196]?[1/5]?|?loss:?1.742?|?acc:?36.201%==?step:?[196/196]?[1/5]?|?loss:?1.680?|?acc:?38.578%==?step:?[?50/196]?[2/5]?|?loss:?1.398?|?acc:?49.062%==?step:?[100/196]?[2/5]?|?loss:?1.380?|?acc:?49.953%==?step:?[150/196]?[2/5]?|?loss:?1.355?|?acc:?50.810%==?step:?[196/196]?[2/5]?|?loss:?1.338?|?acc:?51.428%==?step:?[?50/196]?[3/5]?|?loss:?1.242?|?acc:?55.727%==?step:?[100/196]?[3/5]?|?loss:?1.219?|?acc:?56.801%==?step:?[150/196]?[3/5]?|?loss:?1.200?|?acc:?57.195%==?step:?[196/196]?[3/5]?|?loss:?1.193?|?acc:?57.328%==?step:?[?50/196]?[4/5]?|?loss:?1.105?|?acc:?61.102%==?step:?[100/196]?[4/5]?|?loss:?1.098?|?acc:?61.082%==?step:?[150/196]?[4/5]?|?loss:?1.087?|?acc:?61.354%==?step:?[196/196]?[4/5]?|?loss:?1.086?|?acc:?61.426%==?step:?[?50/196]?[5/5]?|?loss:?1.002?|?acc:?64.039%==?step:?[100/196]?[5/5]?|?loss:?1.006?|?acc:?63.977%==?step:?[150/196]?[5/5]?|?loss:?1.009?|?acc:?63.935%==?step:?[196/196]?[5/5]?|?loss:?1.005?|?acc:?64.024%=======??Training?Finished??=======? """C. 多機多卡DDP
Okay, 下面進入正題，來看一下多機多卡怎么做，雖然上面給出的文章都講得很明白，但有些概念還是有必要提一下：
進程組的概念
group：進程組，大部分情況下DDP的各個進程是在同一個進程組下
world size：總的進程數(shù)量(原則上一個process占用一個GPU是較優(yōu)的)
rank：當前進程的序號，用于進程間通訊，rank = 0 的主機為 master 節(jié)點
local_rank：當前進程對應的GPU號
舉個栗子 ：4臺機器(每臺機器8張卡)進行分布式訓練， 通過 init_process_group() 對進程組進行初始化， 初始化后 可以通過 get_world_size() 獲取到 world size，在該例中為32， 即有32個進程，其編號為0-31, 通過 get_rank() 函數(shù)可以進行獲取 在每臺機器上，local rank均為0-8，這是 local rank 與 rank 的區(qū)別， local rank 會對應到實際的GPU ID上 (單機多任務的情況下注意CUDA_VISIBLE_DEVICES的使用，控制不同程序可見的GPU device)。
DDP基本用法
使用 torch.distributed.init_process_group 初始化進程組
使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 創(chuàng)建分布式并行模型
創(chuàng)建對應的 DistributedSampler
使用 torch.distributed.launch / torch.multiprocessing 或 slurm 開始訓練
集體通信的使用
將各卡數(shù)據(jù)進行匯總，分發(fā)，平均等操作，需要使用集體通訊操作，比如算accuracy或者總loss時候需要用到allreduce， 參考
torch.distribute
NCCL-Woolley
scaled_all_reduce
不同啟動方式的用法
torch.distributed.launch：mnmc_ddp_launch.py
torch.multiprocessing：mnmc_ddp_mp.py
Slurm Workload Manager：mnmc_ddp_slurm.py
D. Launch / Slurm 調(diào)度方式
這里單獨用代碼 imagenet.py 講一下不同的啟動方式。我們來看一下這個?setup_distributed?函數(shù)：
通過 srun 產(chǎn)生的程序在環(huán)境變量中會有 SLURM_JOB_ID， 以判斷是否為slurm的調(diào)度方式
rank通過 SLURM_PROCID 可以拿到
world size實際上就是進程數(shù)， 通過 SLURM_NTASKS 可以拿到
IP地址通過?subprocess.getoutput(f"scontrol show hostname {node_list} | head -n1")?巧妙得到，栗子來源于?MMCV
否則，就使用launch進行調(diào)度，直接通過 os.environ["RANK"] 和 os.environ["WORLD_SIZE"] 即可拿到 rank 和 world size
那提交任務就變成很自然的事情:
#?========?slurm?調(diào)度方式?======== #?32張GPU，4個node，每個node8張卡，8192的batch?size，32個進程 # see：https://github.com/BIGBALLON/distribuuuu/blob/master/tutorial/imagenet.py slurm?example:?32GPUs?(batch?size:?8192)128k?/?(256*32)?->?157?itertaion >>>?srun?--partition=openai?-n32?--gres=gpu:8?--ntasks-per-node=8?--job-name=slrum_test?\python?-u?imagenet.py [init]?==?local?rank:?7,?global?rank:?7?== [init]?==?local?rank:?1,?global?rank:?1?== [init]?==?local?rank:?4,?global?rank:?4?== [init]?==?local?rank:?2,?global?rank:?2?== [init]?==?local?rank:?6,?global?rank:?6?== [init]?==?local?rank:?3,?global?rank:?3?== [init]?==?local?rank:?5,?global?rank:?5?== [init]?==?local?rank:?4,?global?rank:?12?== [init]?==?local?rank:?1,?global?rank:?25?== [init]?==?local?rank:?5,?global?rank:?13?== [init]?==?local?rank:?6,?global?rank:?14?== [init]?==?local?rank:?0,?global?rank:?8?== [init]?==?local?rank:?1,?global?rank:?9?== [init]?==?local?rank:?2,?global?rank:?10?== [init]?==?local?rank:?3,?global?rank:?11?== [init]?==?local?rank:?7,?global?rank:?15?== [init]?==?local?rank:?5,?global?rank:?29?== [init]?==?local?rank:?2,?global?rank:?26?== [init]?==?local?rank:?3,?global?rank:?27?== [init]?==?local?rank:?0,?global?rank:?24?== [init]?==?local?rank:?7,?global?rank:?31?== [init]?==?local?rank:?6,?global?rank:?30?== [init]?==?local?rank:?4,?global?rank:?28?== [init]?==?local?rank:?0,?global?rank:?16?== [init]?==?local?rank:?5,?global?rank:?21?== [init]?==?local?rank:?7,?global?rank:?23?== [init]?==?local?rank:?1,?global?rank:?17?== [init]?==?local?rank:?6,?global?rank:?22?== [init]?==?local?rank:?3,?global?rank:?19?== [init]?==?local?rank:?2,?global?rank:?18?== [init]?==?local?rank:?4,?global?rank:?20?== [init]?==?local?rank:?0,?global?rank:?0?=========??Training??=======?==?step:?[?40/157]?[0/1]?|?loss:?6.781?|?acc:??0.703%==?step:?[?80/157]?[0/1]?|?loss:?6.536?|?acc:??1.260%==?step:?[120/157]?[0/1]?|?loss:?6.353?|?acc:??1.875%==?step:?[157/157]?[0/1]?|?loss:?6.207?|?acc:??2.465%#?========?launch?調(diào)度方式?======== #?nproc_per_node:?每個node的卡數(shù) #?nnodes:?node數(shù)量 # node_rank：node編號，從0開始 #?see:?https://github.com/BIGBALLON/distribuuuu/blob/master/tutorial/mnmc_ddp_launch.py distributed.launch?example:?8GPUs?(batch?size:?2048)128k?/?(256*8)?->?626?itertaion >>>?python?-m?torch.distributed.launch?\--nproc_per_node=8?\--nnodes=1?\--node_rank=0?\--master_addr=localhost?\--master_port=22222?\imagenet.py [init]?==?local?rank:?0,?global?rank:?0?== [init]?==?local?rank:?2,?global?rank:?2?== [init]?==?local?rank:?6,?global?rank:?6?== [init]?==?local?rank:?5,?global?rank:?5?== [init]?==?local?rank:?7,?global?rank:?7?== [init]?==?local?rank:?4,?global?rank:?4?== [init]?==?local?rank:?3,?global?rank:?3?== [init]?==?local?rank:?1,?global?rank:?1?=========??Training??=======?==?step:?[?40/626]?[0/1]?|?loss:?6.821?|?acc:??0.498%==?step:?[?80/626]?[0/1]?|?loss:?6.616?|?acc:??0.869%==?step:?[120/626]?[0/1]?|?loss:?6.448?|?acc:??1.351%==?step:?[160/626]?[0/1]?|?loss:?6.294?|?acc:??1.868%==?step:?[200/626]?[0/1]?|?loss:?6.167?|?acc:??2.443%==?step:?[240/626]?[0/1]?|?loss:?6.051?|?acc:??3.003%==?step:?[280/626]?[0/1]?|?loss:?5.952?|?acc:??3.457%==?step:?[320/626]?[0/1]?|?loss:?5.860?|?acc:??3.983%==?step:?[360/626]?[0/1]?|?loss:?5.778?|?acc:??4.492%==?step:?[400/626]?[0/1]?|?loss:?5.700?|?acc:??4.960%==?step:?[440/626]?[0/1]?|?loss:?5.627?|?acc:??5.488%==?step:?[480/626]?[0/1]?|?loss:?5.559?|?acc:??6.013%==?step:?[520/626]?[0/1]?|?loss:?5.495?|?acc:??6.520%==?step:?[560/626]?[0/1]?|?loss:?5.429?|?acc:??7.117%==?step:?[600/626]?[0/1]?|?loss:?5.371?|?acc:??7.580%==?step:?[626/626]?[0/1]?|?loss:?5.332?|?acc:??7.907%0X04 完整框架 Distribuuuu
Distribuuuu 是我閑(沒)來(事)無(找)事(事)寫的一個完整的純DDP分類訓練框架，足夠精簡且足夠有效率。支持launch和srun兩種啟動方式，可以作為新手學習和魔改的樣板工程。
#?1?node,?8?GPUs python?-m?torch.distributed.launch?\--nproc_per_node=8?\--nnodes=1?\--node_rank=0?\--master_addr=localhost?\--master_port=29500?\train_net.py?--cfg?config/resnet18.yaml #?see?srun?--help? #?and?https://slurm.schedmd.com/?for?details#?example:?64?GPUs #?batch?size?=?64?*?128?=?8192 #?itertaion?=?128k?/?8192?=?156? #?lr?=?64?*?0.1?=?6.4srun?--partition=openai-a100?\-n?64?\--gres=gpu:8?\--ntasks-per-node=8?\--job-name=Distribuuuu?\python?-u?train_net.py?--cfg?config/resnet18.yaml?\TRAIN.BATCH_SIZE?128?\OUT_DIR?./resnet18_8192bs?\OPTIM.BASE_LR?6.4下面是用 Distribuuuu 做的一些簡單的實驗，botnet50 是復現(xiàn)了今年比較火的 Transformer+CNN 的文章 Bottleneck Transformers for Visual 的精度，主要是證明這個框架的可用性, resnet18最后小測了 64卡/16384BS 的訓練, 精度尚可。另外稍微強調(diào)一下SyncBN不要隨便亂用，如果單卡Batch已經(jīng)足夠大的情況下不需要開SyncBN。
▲Distribuuuu benchmark (ImageNet)如果是出于學習目的，想進行一些魔改和測試，可以試試我的Distribuuuu，因為足夠簡單很容易改吖 ，如果你想做research的話推薦用FAIR的 pycls, 有model zoo 而且代碼足夠優(yōu)雅。另外，打比賽的話就不建議自己造輪子了，分類可直接魔改 pycls 或 MMClassification, 檢測就魔改 MMDetection 和 Detectron2 就完事啦
0X05 Reference
PYTORCH DISTRIBUTED OVERVIEW
PyTorch 源碼解讀之 DP & DDP
Bringing HPC Techniques to Deep Learning
Parameter Servers
Ring-Allreduce：Launching and configuring distributed data parallel applications
PyTorch Distributed Training
Kill PyTorch Distributed Training Processes
NCCL: ACCELERATED MULTI-GPUCOLLECTIVE COMMUNICATIONS
WRITING DISTRIBUTED APPLICATIONS WITH PYTORCH
PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training
Pytorch多機多卡分布式訓練
那今天就到這里吧，如果你有問題，用任何方式聯(lián)系我都闊以，我康到就會解答啦(如果我會的話啦) ?? ，另外如果大家感興趣的話，康康要不要出第二篇(如果有時間的話啦) ??
后臺回復關(guān)鍵詞【入群】
加入賣萌屋NLP/IR/Rec與求職討論群
后臺回復關(guān)鍵詞【頂會】
獲取ACL、CIKM等各大頂會論文集！
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的新手手册：Pytorch分布式训练的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 21个深度学习调参的实用技巧
- 下一篇： 手握顶会顶刊论文，自信满满面试算法岗竟被