pytorch multi-gpu train

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记录一下pytorch如何进行单机多卡训练：

官网例程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html

下面以一个例子讲解一下，例如现在总共有8张卡，在第5、6、7三张卡上进行训练；

step 1:可视化需要用到的GPU

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "5 , 6 , 7"

device = torch.device("cuda:0")  #注意多卡训练的时候，默认都先将model和data先保存在id:0的卡上（即实际的第5块卡），然后model的参数会复制共享到其他卡上，data也会平分成若干个batch到其他卡上（所以第一块卡上稍微耗费一点显存）；

device_ids = [0 , 1 , 2] #注意device_ids必须从0开始，代码中的所有的device id都需要从0开始（这里的0代表第5块卡，1代表第6块卡，类推）；

step 2:利用DataParallel对Model类进行封装

model = nn.DataParallel(model , device_ids = device_ids)

model.to(device)

step 3:

data.to(device)  #id:0卡上的数据再被平分成若干个batch到其他卡上

注意：晚上还有一些例程，需要对optimizer和loss利用DataParellel进行封装，没有试验过，但上面方法是参考官网例程，并经过实操考验；

pytorch multi-gpu train

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/10599328.html