PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法 目录 PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法 1.DP模式和DP模式 (1)单进程多GPU训练模式:DP模式 (2)多进程多GPU训练模式：DDP模式 2.Pytorch分布式训练方法 3.Pytorch-Base-Trainer(PBT)分布式训练工具 (1) 工具介绍 (2) 安装 (3)使用方法 4.Example: 构建自己的分类Pip

在深度学习进行分布式训练时，常常采用同步数据并行的方式，也就是采用大的batch size进行训练，但large batch一般较于小的baseline的batch size性能更差，请问如何理解调试learning rate能使large batch达到small batch同样的收敛精度和速度?

在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，所以他是分布式多GPU训练的首选。 这里使用的版本为：python 3.8、pytor