MXNet中怎么进行分布式训练

MXNet支持分布式训练，可以通过Horovod或Parameter Server来实现。

使用Horovod进行分布式训练的步骤如下：

1. 安装Horovod：

pip install horovod 

2. 在训练脚本中导入Horovod并初始化：

import mxnet as mx import horovod.mxnet as hvd  hvd.init() 

3. 创建分布式训练的DataLoader：

train_data = mx.io.ImageRecordIter(...)  train_data = hvd.DistributedDataLoader(train_data) 

4. 定义模型和优化器，并使用Horovod的分布式优化器：

net = mx.gluon.nn.Sequential() net.add(mx.gluon.nn.Dense(128)) net.add(mx.gluon.nn.Activation('relu')) net.add(mx.gluon.nn.Dense(10))  net.initialize()  opt = mx.optimizer.SGD(learning_rate=0.1) opt = hvd.DistributedOptimizer(opt) 

5. 训练模型时使用Horovod的分布式操作：

with mx.gluon.utils.split_and_load(data, ctx_list=hvd.local_devices()):     ... 

使用Parameter Server进行分布式训练的步骤如下：

1. 安装MXNet：

pip install mxnet 

2. 在训练脚本中导入相关库：

import mxnet as mx from mxnet import kv 

3. 初始化Parameter Server：

num_workers = 2 ps = kv.create('dist') 

4. 定义模型和优化器，并使用Parameter Server的分布式优化器：

net = mx.gluon.nn.Sequential() net.add(mx.gluon.nn.Dense(128)) net.add(mx.gluon.nn.Activation('relu')) net.add(mx.gluon.nn.Dense(10))  net.initialize()  opt = mx.optimizer.SGD(learning_rate=0.1) opt = kv.DistributedOptimizer(opt) 

5. 训练模型时使用Parameter Server的分布式操作：

with mx.autograd.record():     ...