PyTorch Lightning分布式训练中的数据预处理优化经验

PyTorch Lightning分布式训练中的数据预处理优化经验

最近在用PyTorch Lightning做分布式训练时，踩了不少坑，特别想分享一下数据预处理这块的调优心得。

问题背景

我们训练一个大规模图像分类模型，使用了Lightning的DDP模式。刚开始发现训练效率很低，经过排查，问题出在数据加载环节。

核心优化点

1. DataLoader参数调优

# 错误做法：默认设置
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, num_workers=0)

# 正确做法：合理配置
train_loader = DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True,
    prefetch_factor=2
)

2. 数据预处理流水线优化

# 避免在每个epoch重新构建transform
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 使用torchvision的transforms优化
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

3. 内存优化 在分布式训练中，记得设置pin_memory=True来加速GPU内存拷贝。

关键发现

1. num_workers=4比默认值快30%
2. persistent_workers=True减少worker重启开销
3. prefetch_factor=2提升数据预取效率

这些优化让我们的训练速度提升了近50%，建议大家在分布式环境下都试试。