PyTorch分布式训练常见问题解决

在PyTorch分布式训练中，常见的问题主要包括进程同步、设备分配和数据并行等。本文将介绍几种常见问题及其解决方案。

1. 进程同步问题

当使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时，若未正确设置torch.distributed.init_process_group，会导致进程间无法同步。正确的初始化步骤如下：

import torch
import torch.distributed as dist
import os

def setup(rank, world_size):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

2. 设备分配错误

在多GPU训练中，需确保模型和数据正确分配到指定设备。示例代码：

model = MyModel().to(rank)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])

3. 数据并行加载问题

使用DistributedSampler可避免数据重复加载。示例：

from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler

sampler = DistributedSampler(dataset)
data_loader = DataLoader(dataset, sampler=sampler)

通过以上配置，可有效解决分布式训练中的常见问题。