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3.第二十四章 解读Pytorch中多GPU并行计算教程
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本篇文章是针对人工智能学习者准备的一份全面指南，涵盖了从零基础到进阶各个阶段的源码关键知识点。
首先，解读学习人工智能的源码基本概念以及Python、数学基础。解读gps读取 mfc 源码对于基础部分的源码学习，推荐使用Python菜鸟教程文档、解读《白话机器学习中的源码数学》。在Python学习中，解读仅需掌握到内置函数部分，源码而科学计算部分建议参考专门的解读书籍。
接下来，源码个人收款发卡源码学习机器学习。解读推荐吴恩达老师的源码机器学习手册、李航老师的《统计学习方法》以及周志华老师的《机器学习》和《图解机器学习》。在学习过程中，可通过Kaggle竞赛网站上的实例来实践机器学习技巧，对于英文学习感到困难的同学，也可以选择阅读相应中文书籍。
在掌握基础知识之后，进入深度学习阶段。这里强调，对于深度学习，没有一本书能覆盖所有知识，公众号真伪源码最好的方式是阅读大量的学术论文并进行实战操作，以及分析项目源代码。对于初学者，推荐阅读特定领域的入门书籍。
图像识别和自然语言处理是深度学习中的重要应用方向。图像识别领域的学习需要了解卷积神经网络中的FasterRCNN和YOLO系列模型，以及目标检测技术。自然语言处理方面，掌握Transformer、Google Bert、OpenAI GPT等大模型的基础知识至关重要，需要从基础知识开始逐步深入。飞鸟源码文字教程
同时，对模型优化和深度学习框架的学习也非常重要。推荐一本实用的指南来帮助理解这些内容。
对于强化学习，近年来随着深度强化学习的兴起，学习这一领域变得越来越必要。这一方向涉及到通过奖励机制进行学习，对于训练复杂模型具有重要意义。
补充知识部分，如果前几部分学习得比较深入，可以进一步探索更加专业的领域知识，提升自己的武义到缙云源码技能。
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第二十四章 解读Pytorch中多GPU并行计算教程
在Pytorch中进行多GPU并行计算，可显著加速训练过程。教程代码在github.com/WZMIAOMIAO/d...，位于pytorch_classification模块下的train_multi_GPU文件夹内。两种常见多GPU使用方法：使用多块GPU加速训练。
下图展示了多GPU并行加速的训练时间对比。测试环境：Pytorch1.7，CUDA.1，使用ResNet模型与flower_photos数据集，BatchSize为，GPU为Tesla V。通过左侧柱状图，可以看出多GPU加速效果并非线性倍增，涉及多GPU间的通信。
多GPU并行训练需注意，尽管Pytorch框架处理了部分工作，但需了解其背后机制。下图展示了使用单GPU与多GPU（不使用SyncBatchNorm）训练的曲线对比。不使用SyncBatchNorm时，多GPU训练结果与单GPU相近但速度快，使用SyncBatchNorm则能取得稍高的mAP。
Pytorch提供两种多GPU训练方法：DataParallel与DistributedDataParallel。DistributedDataParallel推荐使用，适用于多机多卡场景。下图展示了两者对比，DistributedDataParallel在单机多卡与多机多卡环境中表现更佳。
Pytorch中多GPU训练常用启动方式包括torch.distributed.launch与torch.multiprocessing。torch.distributed.launch更方便，官方多GPU训练FasterRCNN源码采用此方式。torch.multiprocessing提供更灵活的控制。使用torch.distributed.launch时，建议使用nvidia-smi指令确认GPU显存是否释放，避免资源占用导致训练问题。
train_multi_gpu_using_launch.py脚本基于已有知识扩展，涉及模型搭建与自定义数据集，更多细节请查看之前视频。使用该脚本需通过torch.distributed.launch启动，设置nproc_per_node参数确定使用GPU数量。使用指令启动训练，指定GPU时需使用指定指令，如使用第1块和第4块GPU。
在使用torch.distributed.launch启动时，系统自动在os.environ中添加RANK、WORLD_SIZE、LOCAL_RANK参数，用于初始化进程组，分配GPU设备。All-Reduce操作在多GPU并行计算中至关重要。脚本代码已做注释，便于理解。要运行脚本，需先克隆项目，引入其他函数如模型与数据集部分。
