transformers多卡训练

Transformers的多卡训练可以通过使用PyTorch的DataParallel或DistributedDataParallel模块来实现。其中，DataParallel是在单机多卡之间并行化模型训练，而DistributedDataParallel则是在多台机器之间并行化模型训练。

下面是一个使用DataParallel模块进行多卡训练的示例代码：

import torch
from torch.nn.parallel import DataParallel
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer

# 加载模型和tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 数据并行化
device_ids = [0, 1, 2, 3]
model = DataParallel(model, device_ids=device_ids)

# 将模型移到GPU上
device = torch.device('cuda:0')
model.to(device)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        # 将数据移到GPU上
        inputs = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}

        # 前向传播
        outputs = model(**inputs)

        # 计算损失
        loss = outputs.loss

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

在以上代码中，我们首先加载了模型和tokenizer，然后使用DataParallel模块将模型并行化。接着，我们将模型移动到GPU上，并在训练循环中将数据也移到GPU上。最后，我们进行正常的前向传播、计算损失、反向传播和更新参数的操作。

需要注意的是，在进行多卡训练时，batch size需要根据卡数进行调整，以充分利用多卡的计算资源。