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PyTorch Geometric (PyG) 是建立在 PyTorch 之上的一个库，专注于提供几何深度学习领域的工具、模型和示例。关于 PyTorch PyG 是否支持分布式训练的问题，实际上应该关注的是 PyTorch 本身是否支持分布式训练，因为 PyTorch PyG 是基于 PyTorch 构建的。
PyTorch 的分布式训练支持
- 分布式数据并行 (DDP)：PyTorch 提供了
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel，它支持在多个 GPU 上并行训练模型，适用于单机多卡和多机多卡场景。 - 数据并行 (DP)：虽然 DP 只支持单机多卡，但 DDP 提供了更高效的并行训练方式，因为它为每个 GPU 创建了一个进程，允许更精细的并行控制。
PyTorch PyG 与分布式训练
- PyTorch PyG 库本身并没有直接提供分布式训练的支持，但 PyTorch 提供了 DDP，可以应用于 PyTorch PyG 中。这意味着，如果你在 PyTorch PyG 中定义了模型，你可以使用 PyTorch 的 DDP 来实现分布式训练。
如何在 PyTorch PyG 中实现分布式训练
- 使用 PyTorch 的
torch.distributed.init_process_group初始化分布式训练环境。 - 创建 PyTorch PyG 模型，并将其包装在
DistributedDataParallel中。 - 使用
DistributedDataParallel包装的模型进行训练，就像在单机上训练一样，但 PyTorch 会自动处理分布式训练的细节。
PyTorch PyG 本身并不直接支持分布式训练，但可以通过 PyTorch 提供的 DistributedDataParallel 来实现分布式训练。这意味着，如果你在 PyTorch PyG 中定义了模型，你可以使用 PyTorch 的 DDP 来实现分布式训练。
