PyTorch 60 分钟入门教程:数据并行处理

可选择:数据并行处理(文末有完整代码下载)
作者:Sung Kim 和 Jenny Kang

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.len

rand_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 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])

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:

http://pytorchchina.com/2018/12/11/optional-data-parallelism/