分布式训练中的超参搜索策略对比

分布式训练中的超参搜索策略对比

在分布式训练中，超参数搜索是影响模型收敛速度和最终性能的关键因素。本文将对比几种主流的超参搜索策略在多机多卡环境下的表现。

策略对比

1. 网格搜索（Grid Search）

# Horovod环境下的网格搜索示例
import horovod.torch as hvd
import torch

class GridSearchTrainer:
    def __init__(self):
        self.learning_rates = [0.001, 0.01, 0.1]
        self.batch_sizes = [32, 64, 128]
        
    def train_with_config(self, lr, batch_size):
        hvd.init()
        torch.manual_seed(42)
        # 初始化模型和优化器
        model = MyModel()
        optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr)
        # 同步优化器状态
        hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)
        hvd.broadcast_optimizer_state(optimizer, root_rank=0)
        
        # 训练循环
        for epoch in range(10):
            train_one_epoch(model, optimizer, batch_size)
            
        return evaluate_model(model)

2. 随机搜索（Random Search）

import random

def random_search(max_trials=20):
    best_loss = float('inf')
    best_config = None
    
    for _ in range(max_trials):
        lr = 10 ** random.uniform(-4, -1)  # 0.0001 - 0.1
        batch_size = 2 ** random.randint(5, 8)  # 32-256
        
        loss = self.train_with_config(lr, batch_size)
        if loss < best_loss:
            best_loss = loss
            best_config = {'lr': lr, 'batch_size': batch_size}
    return best_config

3. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）

# 使用optuna进行贝叶斯搜索
import optuna

study = optuna.create_study(direction='minimize')

@torch.no_grad()
def objective(trial):
    lr = trial.suggest_float('lr', 1e-4, 1e-1)
    batch_size = trial.suggest_categorical('batch_size', [32, 64, 128])
    
    # 在分布式环境中执行训练
    return self.train_with_config(lr, batch_size)

study.optimize(objective, n_trials=20)

实践建议

在实际部署中，建议先用随机搜索快速定位候选区域，再使用贝叶斯优化进行精细调优。对于大规模分布式训练，需考虑不同GPU间的通信开销对搜索效率的影响。