《图解分布式训练（四）torch.multiprocessing详细解析》电子书下载

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这篇文章详细介绍了torch.multiprocessing模块的功能、使用方法、共享策略以及如何在多进程中训练模型。

一、torch.multiprocessing简介
​​基本概念​​
是本机multiprocessing模块的封装，注册自定义的reducer，使用共享内存为不同进程中的相同数据提供视图共享。
张量/存储被移动到shared_memory（通过sharememory()）后，可在进程间发送而无需其他操作。
API与原始模块100%兼容，将import multiprocessing改为import torch.multiprocessing可实现相关功能。

​​注意事项​​
主进程突然退出（如因信号）时，Python multiprocessing有时无法清理子进程，可能导致资源泄漏。

二、torch.multiprocessing函数使用

​​共享策略相关函数​​
get_all_sharing_strategies()：返回当前系统支持的共享策略集合。
get_sharing_strategy()：返回共享CPU张量的当前策略。
set_sharing_strategy(new_strategy)：设置共享CPU张量的策略，并返回当前策略。

三、共享CUDA张量
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支持情况​​
仅Python3中使用spawn或forkserver启动方法时支持进程间共享CUDA张量，Python2中的multiprocessing只能用fork创建子进程且不支持CUDA运行时。
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注意事项​​
CUDAAPI要求导出到其他进程的分配在使用期间一直有效，共享CUDA张量时要确保其不过期，此限制不适用于共享CPU内存。

四、共享策略
​​文件描述符 – file_descriptor​​
默认策略（除MacOS和OS X外），使用文件描述符作为共享内存句柄。
存储移到共享内存时缓存文件描述符，发送到其他进程时传送文件描述符，接收方缓存并mmap以获取共享视图。
若共享大量张量，可能因保留大量文件描述符耗时久，系统对打开文件描述符数量有限制时建议用file_system策略。

​​文件系统 – file_system​​
使用shm_open给定的文件名标识共享内存区域，无需缓存文件描述符，但易发生共享内存泄漏。
文件创建后不能删除，进程死机且不调用存储析构函数时文件会残留，占用内存，需手动释放或系统重启清理。
torch.multiprocessing会产生守护程序torch_shm_manager跟踪共享内存分配并在所有连接进程退出后释放残留文件，但系统有限制且支持file_descriptor策略时不建议切换。

五、torch.multiprocessing函数使用示例
​​
多进程训练模型示例​​
定义训练函数train，包括前向传播、反向传播和参数更新步骤。
创建模型实例并调用share_memory()（对fork方法必要）。
创建多个进程，每个进程执行训练任务，最后等待所有进程结束。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《图解分布式训练（四）torch.multiprocessing详细解析》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！