从代码学习深度学习 - 多GPU训练 PyTorch 版

<hr> 前言

深度学习模型的训练通常须要大量盘算资源，尤其是在处置处罚大规模数据集或复杂模型时，单GPU的性能大概成为瓶颈。多GPU并行训练通过将盘算任务分配到多个GPU上，可以显着加速训练过程。PyTorch 提供了强大的多GPU支持，例如通过 nn.DataParallel 实现数据并行，适当快速上手。
本文将基于一个现实的多GPU训练示例，展示怎样利用 PyTorch 在 MNIST 数据集上训练一个卷积神经网络（CNN）。我们将完整出今世码，剖析实在现原理，并展示训练效果的可视化。附件中的代码运行效果（测试精确率图）将成为我们分析的出发点，资助你明白多GPU训练的现实效果。
完整代码:下载链接
<hr> 一、代码实现与剖析

以下是推断出的完整代码，基于附件中的运行参数（batch_size=521, lr=0.1）和生成的测试精确率图。我们假设代码利用了尺度的 PyTorch 多GPU训练流程，并在 MNIST 数据集上训练一个简朴的 CNN。
1.1 完整代码

1. import torch
2. import torch.nn as nn
3. import torch.optim as optim
4. import torchvision
5. import torchvision.transforms as transforms
6. import matplotlib.pyplot as plt
8. # 设置设备
9. device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
11. # 定义卷积神经网络
12. class ConvNet(nn.Module):
13.     def __init__(self):
14.         super(ConvNet, self).__init__()
15.         self.layer1 = nn.Sequential(
16.             nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
17.             nn.BatchNorm2d(16),
18.             nn.ReLU(),
19.             nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
20.         )
21.         self.layer2 = nn.Sequential(
22.             nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
23.             nn.BatchNorm2d(32),
24.             nn.ReLU(),
25.             nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
26.         )
27.         self.fc = nn.Linear(7*7*32, 10)
29.     def forward(self, x):
30.         out = self.layer1(x)
31.         out = self.layer2(out)
32.         out = out.reshape(out.size(0), -1)
33.         out = self.fc

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