Pytorch多进程最佳实践

注意技巧：

https://pytorch.org/docs/stable/multiprocessing.html

模型并行（ model parallelism ）：即把模型拆分放到不同的设备进行训练，分布式系统中的不同机器（GPU/CPU等）负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器，或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器，如AlexNet的训练。

数据并行（ data parallelism ）：即把数据切分，输入到不同的机器有同一个模型的多个副本，每个机器分配到不同的数据，然后将所有机器的计算结果按照某种方式合并。

多进程最佳实践

torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 多进程模块的替代品。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展，以便所有通过多进程队列 multip

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