多卡训练使用ddp，配置qat工程，使用prepare_qat_fx准备模型，加载预训练模型参数，DDP多卡训练，每轮epoch后推理训练的qat模型，并保存qat模型权重

好的，下面将详细介绍如何在多卡环境下使用 DDP（Distributed Data Parallel）配置量化感知训练（QAT, Quantization Aware Training），包括准备 QAT 模型、加载预训练模型参数、进行多卡训练以及保存 QAT 模型权重的具体步骤。 ### 步骤概述 1. **环境搭建与依赖安装** 2. **构建并准备好基础模型** 3. **使用 `prepare_qat_fx` 准备 QAT 模型** 4. **加载预训练模型参数** 5. **启动 DDP 多卡训练** 6. **每轮 epoch 后推理评估 QAT 模型** 7. **保存最终的 QAT 模型** --- #### 1. 环境搭建与依赖安装 首先确保你的环境中已经正确设置了 PyTorch 和 torch.distributed。对于支持 CUDA 的 GPU 集群来说，还需要有合适的 NVIDIA 驱动程序和 cuDNN 版本。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # 根据实际需求调整版本号 ``` #### 2. 构建并准备好基础模型 创建一个标准的深度学习模型，并将其转换为适用于 QAT 训练的形式。这里我们假设你已经有了一个名为 MyModel 的 CNN 类别化图像分类器。 ```python import torch from torchvision import models class MyModel(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(MyModel, self).__init__() self.backbone = models.resnet50(pretrained=False) self.fc = nn.Linear(self.backbone.fc.in_features, num_classes) def forward(self, x): return self.fc(self.backbone(x)) ``` #### 3. 使用 `prepare_qat_fx` 准备 QAT 模型 导入必要的库并将普通模型转化为可以执行 QAT 的形式。 ```python # 导入FX Graph模式下的APIs来进行静态图改写. from torch.quantization.fx import prepare_qat_fx, convert_fx from torch.quantization.qconfig import get_default_qconfig def setup_qat_model(model, backend='fbgemm'): model.train() qconfig_dict = {"": get_default_qconfig(backend)} prepared_model = prepare_qat_fx(model, qconfig_dict) return prepared_model ``` #### 4. 加载预训练模型参数 如果你已经有预先训练好的模型权重文件 `.pth`, 将其加载进新转化后的 QAT 模型中去。 ```python checkpoint_path = 'path_to_your_pretrained_weights.pth' prepared_model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path), strict=False) # 设置strict为False允许部分加载 ``` #### 5. 启动 DDP 多卡训练 接下来我们将通过 Python 的 `multiprocessing.spawn()` API 分布式运行训练脚本，并传入相应 rank 参数给各个 worker process. ```python import os import torch.multiprocessing as mp from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def train(rank, world_size): dist.init_process_group('nccl', rank=rank, world_size=world_size) device = f'cuda:{rank}' model.to(device) ddp_model = DDP(model, device_ids=[device]) ... # 其他训练逻辑 if __name__ == '__main__': world_size = torch.cuda.device_count() or 1 print(f"Let's use {world_size} GPUs!") mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True) ``` #### 6. 每轮 epoch 后推理评估 QAT 模型 为了让模型适应量化条件，在每一个 Epoch 结束之后我们需要关闭量化模拟（fake_quantize）、冻结 BN 统计值等操作，然后对验证集做一次完整的推断测试。 ```python for epoch in range(num_epochs): ... if (epoch + 1) % evaluate_interval == 0: with torch.no_grad(): converted_model = convert_fx(prepared_model.eval()) eval_accuracy(converted_model) # 自定义评价函数 ... ``` #### 7. 保存最终的 QAT 模型 最后一步就是把经过完整训练后得到的最佳性能点对应的模型状态保存下来。 ```python best_checkpoint_file = "model_best.pth" torch.save({ 'epoch': best_epoch, 'arch': arch_name, 'state_dict': model.state_dict(), }, best_checkpoint_file) ``` ---