在分布式训练中，数据集划分方式直接影响训练效率和模型收敛速度。本文将分享几种优化策略，并提供可复现的实现方法。
数据划分策略
1. 均匀划分 vs 随机划分
均匀划分适用于数据分布相对均匀的情况，但容易导致某些设备处理的数据量不均。随机划分通过打乱数据顺序后分配，能更好地平衡各设备负载。
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设原始数据集
X, y = load_dataset()
# 随机划分数据集
indices = np.random.permutation(len(X))
train_indices = indices[:int(0.8 * len(X))]
test_indices = indices[int(0.8 * len(X)):]
X_train, X_test = X[train_indices], X[test_indices]
y_train, y_test = y[train_indices], y[test_indices]
2. 分层划分策略
对于分类任务，推荐使用分层划分确保各设备训练数据分布一致。scikit-learn的train_test_split支持该功能。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 分层划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42
)
3. 负载均衡划分
针对设备性能差异，可以按设备能力分配数据量。通过预先评估各设备处理速度，动态调整数据分片大小。
# 计算各设备平均处理时间
device_times = [calculate_processing_time(device) for device in devices]
weights = [1/t for t in device_times]
# 根据权重分配数据
splits = np.array_split(X, len(devices))
实践建议
- 数据划分应与模型并行策略匹配，避免数据倾斜
- 定期检查划分结果的统计分布，确保公平性
- 在生产环境优先使用可复现的数据划分方案
通过以上策略，可以显著提升分布式训练效率，减少设备等待时间。
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