多卡训练中模型精度保持策略

在多卡分布式训练中，精度保持是确保模型收敛性的重要环节。本文将介绍几种关键策略及其实现方法。

1. 梯度同步策略

使用Horovod时，推荐使用allreduce操作进行梯度同步，避免精度损失：

import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.001 * hvd.size())
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

2. 混合精度训练

通过混合精度减少计算误差：

from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision
policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16')
mixed_precision.set_policy(policy)

3. 优化器状态同步

确保各GPU间优化器状态一致：

# Horovod同步优化器状态
hvd.broadcast_variables(optimizer.variables(), root_rank=0)
hvd.broadcast_variables(model.variables, root_rank=0)

4. 检查点同步

定期同步模型检查点以防止精度丢失：

# PyTorch Distributed
if hvd.rank() == 0:
    torch.save(model.state_dict(), 'checkpoint.pth')
# 其他节点等待同步

通过以上策略，可有效保持多卡训练中的模型精度。建议在训练初期进行精度验证实验，确保策略有效性。