PaddlePaddle入门04：使用Fluid进行多机训练_paddle2使用fluid

根据《90分钟PaddlePaddle快速上手》整理。

分布式训练

两种模式：模型并行、数据并行

• 模型并行：
  分布式系统中的不同机器或设备（CPU/GPU）负责网络的不同部分，计算和参数都可能分配在不同的节点上。

• 数据并行：
  分布式系统中的不同机器都有一份完整的模型副本，每台机器分配到不同的数据，将所有机器的运算结果按照某种方式合并。

• paddle目前主要支持数据并行的训练方式。
  paddle数据并行的两种模式：

  • parameter server模式
    有多个pserver进程和多个trainer进程
    每个pserver进程会保存一部分的模型参数，接收一个从trainer发送的梯度并更新这些模型的参数。
    每个trainer进程会保存一份完整的模型，并使用一部分数据进行训练，然后像pserver发送梯度，最后从pserver拉取更新后的参数。
  • Colletive模式
    没有pserver进程，每个trainer进程都保存一份完整的模型参数，完成梯度计算之后通过trainer之间的相互通讯，Reduce梯度数据到所有节点，然后每个节点再各自完成梯度更新。
    更适合模型体积较大，需要使用同步训练和GPU训练。

• Collective（NCCL2）模式注意事项：
  要确保每个节点训练等量的数据，防止最后一轮训练中任务不退出。通常有两种方式：

  1. 随机采样一些数据，补全分配到较少数据的节点上。（推荐）
  2. 在python代码中，每个节点每个pass只训练固定的batch数，如果这个节点数据较多，则不训练这些多出来的数据。
     如果系统中有多个网络设备，需要手动指定NCCL2使用的设备，假设需要使用eth2为通讯设备，需要设定如下环境变量：
     export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth2

分布式程序转换器

Paddle Fluid提供一个分布式程序转换器（DistributeTranspiler）来将单机网络转换为分布式训练网络。

#定义单机网络
model()
#配置分布式程序转换器
t = fluid.DitributeTranspiler()
#生成计算图
t.transpile(
	trainer_id = trainer_id,
	preserver = pserver_endpointers,
	trainers = trainers
)
#根据自己的角色启动parameter_server
#pserver 计算图
if training_role == "PSERVER":
	pserver_prog = t.get_pserver_program(current_endpoint)
	startup_prog = tf.get_startup_program(current_endpoint, pserver_prog)
	exe.run(start_prog)
	exe.run(pserver_prog)

#根据自己的角色启动trainer
#trainer 计算图
else training_role "TRAINER":
	trainer_prog = t.get_trainer_program()
	exe.run(fluid.default_startup_program())
	train_loop()
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配置示例：

role = "PSERVER"
trainer_id = 0
Pserver_endpoints = "192.168.1.1:6170, 192.168.1.2:6170"
Current_endpoint = "192.168.1.1:6170"
trainers = 4

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具体参数和配置参考官方文档。