如何使用pyg分布式运行cora数据集
时间: 2024-09-25 10:12:53 浏览: 9
在PyTorch Geometric (PyG)库中,使用DGL或PyTorch的分布式数据并行(DDP,Data Parallelism)来处理大规模图数据集如Cora,通常涉及以下几个步骤:
1. **安装依赖**:
首先确保已安装`torch`, `dgl`, `torch_geometric`, 和 `torch_distributed`等必要的库。如果还未安装,可以使用以下命令:
```
pip install torch dgl torch_geometric torch-distributed
```
2. **导入所需的模块**:
```python
import torch
from torch_geometric.data import Dataset, DataLoader
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
```
3. **加载Cora数据集**:
使用`torch_geometric.datasets.Cora`加载数据,注意这里的数据会被转换成分布式数据集:
```python
dataset = Cora()
train_dataset = dataset[split] # split通常为'train'
```
4. **创建DistributedSampler**:
```python
sampler = DistributedSampler(train_dataset)
dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers, sampler=sampler)
```
5. **初始化模型和优化器**:
在每个进程上初始化模型,并创建一个支持分布式的优化器:
```python
model = GCNConv(dataset.num_features, dataset.num_classes).cuda()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
6. **同步过程**:
在训练过程中,需要在前向传播之前和之后调用`model.module()`来更新权重平均,因为`DistributedDataParallel`会自动进行平均:
```python
for data in dataloader:
data = data.to(device)
out = model(data.x, data.edge_index)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad() # 这里使用model.module().zero_grad()代替optimizer.zero_grad()
```
7. **启用分布式训练**:
创建一个`DistributedDataParallel`实例,并将模型放置到正确的设备(通常是GPU):
```python
if torch.cuda.device_count() > 1:
model = nn.DataParallel(model)
model = model.to(device)
```
8. **开始训练循环**:
现在你可以设置主循环,通过`sampler`来处理分布式数据。