PyTorch提供了一些用于分布式训练的功能,主要包括以下几个方面:
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多GPU训练:PyTorch可以利用多个GPU来加速训练过程。通过
torch.nn.DataParallel
模块可以很方便地在多个GPU上并行地训练模型。 -
分布式数据并行:PyTorch支持使用
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel
进行分布式数据并行训练,可以在多台机器上同时训练模型。 -
分布式计算:PyTorch提供了
torch.distributed
包,可以实现分布式计算和通信,包括多进程通信、分布式同步等功能。 -
分布式优化:PyTorch还提供了一些分布式优化算法,如分布式SGD、分布式Adam等,可以在分布式环境中更高效地训练模型。
总的来说,PyTorch提供了完善的分布式训练功能,可以很方便地在多GPU或多机器环境中训练大规模模型。
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