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():
    ...