Pytorch Lightning ddp模式复制主脚本

Question

当我使用 ddp 模式（2 个 GPU）在集群上启动我的主脚本时，Pytorch Lightning 会复制主脚本中执行的任何内容，例如打印或其他逻辑。我需要一些扩展的训练逻辑，我想自己处理。例如。在 Trainer.fit() 之后做某事（一次！）。但是随着主脚本的重复，这并不像我想要的那样工作。我还尝试将它包装在 if __name__ == "__main__" 中，但它不会改变行为。如何解决这个问题？或者，如何在没有重复项的情况下围绕我的 Trainer 对象使用一些逻辑？

Answer 1

从那以后，我开始在 PyTorch 中使用原生“ddp”进行多处理。据我了解，PytorchLightning (PTL) 只是运行你的主脚本在多个 GPU 上多次运行。如果您只想在脚本的一次调用中拟合您的模型，这很好。然而，在我看来，一个巨大的缺点是在训练过程中失去了灵活性。与您的实验交互的唯一方法是通过这些（记录不完整的）回调。老实说，在 PyTorch 中使用原生多处理要灵活方便得多。最终它实现起来要快得多，也容易得多，而且你不必通过 PTL 文档搜索年龄来实现简单的事情。我认为 PTL 正在朝着一个好的方向前进，移除大部分样板，但是，在我看来，Trainer 概念需要一些认真的修改。在我看来太封闭了，违背了PTL自己的“重组PyTorch代码，保留原生PyTorch代码”的理念。如果你想使用PTL来轻松进行多GPU训练，我个人强烈建议不要使用它，对我来说那是浪费时间，最好学习原生的PyTorch multiprocessing。

Answer 2

您可以在Trainer.fit之后添加以下代码来退出重复的子进程：

import sys
if model.global_rank != 0:
    sys.exit(0)

其中 model 继承自 LightningModule，它有一个属性 global_rank 指定机器的等级。我们可以大致理解为gpu id或者process id。此代码之后的所有内容只会在主进程中执行，即 global_rank = 0.

的进程

更多信息，请参考文档https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html#global_rank

Answer 3

在 GitHub 存储库中询问了这个问题：https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning/issues/8563

有不同的训练加速器，虽然 DDP (DistributedDataParallel) 每个 GPU 运行一次脚本，ddp_spawn 而 dp 则不会。

但是，某些插件（如 DeepSpeedPlugin）是基于 DDP 构建的，因此更改加速器不会多次停止运行中的主脚本。

Pytorch Lightning ddp模式复制主脚本

Pytorch Lightning duplicates main script in ddp mode

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