人工智能学习笔记

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第5章：PyTorch高级特性 ​

PyTorch提供了许多高级特性，可以帮助你更高效地构建和训练模型，以及进行模型优化。

5.1 自定义层和函数 ​

5.1.1 自定义层 ​

创建自定义层，继承自nn.Module。

python
class CustomLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomLayer, self).__init__()
        # 初始化层

    def forward(self, x):
        # 前向传播
        return x

5.1.2 自定义函数 ​

创建自定义函数，使用torch.autograd.Function。

python
class CustomFunction(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input):
        # 前向传播
        return input

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        # 反向传播
        return grad_output

5.2 多GPU训练 ​

5.2.1 数据并行 ​

使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练。

python
model = torch.nn.DataParallel(model)

5.2.2 模型并行 ​

使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行模型并行训练。

python
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[0, 1])

5.3 分布式训练 ​

5.3.1 分布式数据加载 ​

使用torch.utils.data.distributed.DistributedSampler进行分布式数据加载。

python
sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=4, rank=0)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)

5.3.2 分布式训练 ​

设置分布式训练环境并进行训练。

python
import torch.distributed as dist

dist.init_process_group('nccl', rank=0, world_size=4)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[0])

5.4 本章小结 ​

本章介绍了PyTorch的高级特性，包括自定义层和函数、多GPU训练和分布式训练。这些特性可以帮助你更高效地构建和训练模型，以及进行模型优化。