多核mmd的pytorch实现

多核的 MMD 实现可以使用 PyTorch 提供的 `DataParallel` 和 `DistributedDataParallel` 模块来实现。这里我们提供一个使用 `DistributedDataParallel` 的示例代码：

import torch
import torch.distributed as dist

def mmd(x, y):
    # MMD implementation

# Initialize distributed training
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:23456', world_size=2, rank=0)
torch.cuda.set_device(0)

# Define model and optimizer
model = MyModel()
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[0])
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Define data loaders
train_dataset = MyDataset()
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler)

# Training loop
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (x, y) in enumerate(train_loader):
        x = x.cuda(non_blocking=True)
        y = y.cuda(non_blocking=True)

        # Forward pass
        output = model(x)

        # Compute loss
        loss = mmd(output, y)

        # Backward pass
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# Clean up distributed training
dist.destroy_process_group()

在这个示例代码中，我们首先使用 `dist.init_process_group` 初始化分布式训练环境。然后我们使用 `DistributedDataParallel` 包装模型并指定设备编号。接下来我们定义数据集和数据加载器，并使用 `DistributedSampler` 来确保每个进程都能访问唯一的数据子集。在训练循环中，我们使用 `cuda(non_blocking=True)` 来将数据转移到 GPU 上，并在每个批次上进行前向传递、计算损失、反向传递和优化。最后，我们使用 `dist.destroy_process_group` 清理分布式训练环境。

需要注意的是，此代码需要在至少两个 GPU 上运行，并且需要使用 `nccl` 后端。此外，如果你的数据集非常小，可能需要使用更多的进程来实现更好的性能。