多进程的最佳实践

译者：@冯斐

校对者：@Twinkle

torch.multiprocessing 是 Python 中 multiprocessing 模块的替代. 它支持完全相同的操作, 但进一步扩展了它的功能, 使得所有张量可以通过 multiprocessing.Queue 传输, 将其数据移动到共享内存中, 并且只会向其他进程发送一个句柄.

注解：

当一个 Variable 被发送到另一个进程中, Variable.data 和 Variable.grad.data 都将被共享.

这里允许实现各种训练方法, 例如 Hogwild, A3C, 或者其他需要异步操作的方法.

共享 CUDA 向量

只有 Python 3 支持使用 spawn 或 forkserver 启动方法在进程中共享 CUDA 向量. multiprocessing 在 Python 2 使用 fork 只能创建子进程, 但是在 CUDA 运行时不被支持.

警告：

CUDA API 要求被导出到其他进程的分配只要被使用, 就要一直保持有效. 您应该小心, 确保您共享的CUDA张量只要有必要就不要超出范围. 这不是共享模型参数的问题, 但传递其他类型的数据应该小心. 注意, 此限制不适用于共享 CPU 内存.

参考: 使用 nn.DataParallel 替代 multiprocessing

最佳实践和提示

避免和抵制死锁

当新进程被创建时, 可能会发生很多错误, 最常见的原因就是后台线程. 如果有任何线程持有锁或导入模块, 并且fork 已被调用, 则子进程很有可能将会处于毁坏的状态, 并导致死锁或在其他地方失败. 注意即使你自己没有这样做, Python 内置的库也会这样做 - 不需要比 multiprocessing 看得更远. multiprocessing.Queue 事实上是一个非常复杂的库, 它可以创建多个线程, 用于序列化, 发送和接收对象, 但是它们也有可能引起前面提到的问题. 如果你遇到这样的问题, 可以尝试使用 multiprocessing.queues.SimpleQueue, 它不会使用其他额外的线程.

我们正在竭尽全力把它设计得更简单, 并确保这些死锁不会发生, 但有些事情无法控制. 如果有任何问题您一时无法解决, 请尝试在论坛上提出, 我们将看看是否可以解决.

重用经过队列的缓冲区

请记住当每次将 Tensor 放入 multiprocessing.Queue, 它必须被移至共享内存中. 如果它已经被共享, 它是一个无效操作, 否则会产生一个额外的内存副本, 这会减缓整个进程. 即使你有一个进程池来发送数据到一个进程, 也应该先把它送回缓冲区 —— 这几乎是没有损失的, 并且允许你在发送下一个 batch 时避免产生副本.

异步多进程训练 (例如 Hogwild)

使用 torch.multiprocessing 可以异步地训练模型, 其中参数可以一直共享, 或定期同步. 对于第一种情况, 我们建议传输整个模型对象, 而对于第二种情况, 我们建议只传输 state_dict().

我们建议使用 multiprocessing.Queue 来在进程之间传输各种 PyTorch 对象. 例如, 当使用 fork 启动方法, 有可能会继承共享内存中的张量和存储量. 但这是非常容易出错的, 应谨慎使用, 最好是成为深度用户以后, 再使用这个方法. 队列虽然有时是一个较不优雅的解决方案, 但基本上能在所有情况下都正常工作.

警告：

当使用全局的声明时, 你应该注意, 因为它们没有被 if __name__ == '__main__' 限制. 如果使用与 fork 不同的启动方法, 它们将在所有子进程中被执行.

Hogwild

一个 Hogwild 的具体实现可以在 examples repository 中找到. 为了展示代码的整体结构, 下面有一个小例子:

import torch.multiprocessing as mp
from model import MyModel
def train(model):
    # Construct data_loader, optimizer, etc.
    for data, labels in data_loader:
        optimizer.zero_grad()
        loss_fn(model(data), labels).backward()
        optimizer.step()  # This will update the shared parameters
if __name__ == '__main__':
    num_processes = 4
    model = MyModel()
    # NOTE: this is required for the ``fork`` method to work
    model.share_memory()
    processes = []
    for rank in range(num_processes):
        p = mp.Process(target=train, args=(model,))
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
      p.join()