使用Pytorch进行多卡训练( 三 ) _生活百科

9、各进程优化器使用梯度更新其模型副本权重。由于初始化时各进程模型、优化器权重一致，每次反向传播梯度也保持一致，则所有进程的模型在整个训练过程中都能保持一致。
10、由于所有进程权重保持一致，我们只需通过一个进程保存即可。
11、定义rank 0的IP和端口，使用mp.spawn，只需在主进程中定义即可，无需分别在子进程中定义。
12、创建子进程，传入：子进程调用的函数（该函数第一个参数必须是rank）、子进程函数的参数（除了rank参数外）、子进程数、是否等待所有子进程创建完毕再开始执行。
参考： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html
【使用Pytorch进行多卡训练】

使用Pytorch进行多卡训练( 三 )

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