pytorch并行化交叉验证循环

Question

我有一个安装了tensorflow和pytorch的cuda9-docker，我正在对图像数据集进行交叉验证。目前，我正在使用for循环进行交叉验证。像

for data_train, data_test in sklearn.kfold(5, all_data):
  train(data_train)
  test(data_test)

但是for循环花费的时间太长，下面的代码是否可以并行化for循环？也许已经有了解决方案。但这不是数据并行化。

from multiprocessing import Pool

def f(trainset, testset):
    train_result = train(trainset)
    test_result = test(testset)
    save_train_result()
    save_test_result()

if __name__ == '__main__':
    with Pool(5) as p:
        print(p.map(f, sklearn.cvfold(5, all_data)))

我不确定多重处理只会对cpu还是对cpu和gpu都进行校验？这可能比在https://discuss.pytorch.org/t/parallelize-simple-for-loop-for-single-gpu/33701我猜模型中并行做起来要容易 因为就我而言，没有必要在每个流程之间进行交流吗？

Answer 1

您可以在PyTorch中使用try horovod。

ResNet50示例在这里： https://github.com/horovod/horovod/blob/master/examples/pytorch_imagenet_resnet50.py

与Horovod相关的更改应小而隔离。