分布式并行训练基础样例（CPU）
概述
本教程主要讲解，如何在CPU平台上，使用MindSpore进行数据并行分布式训练，以提高训练效率。
完整的样例代码：distributed_training_cpu
目录结构如下：
└─sample_code
├─distributed_training_cpu
│ resnet.py
│ resnet50_distributed_training.py
│ run.sh
其中，resnet.py和resnet50_distributed_training.py是训练网络定义脚本，run.sh是分布式训练执行脚本。
准备环节
下载数据集
本样例采用CIFAR-10数据集，由10类32*32的彩色图片组成，每类包含6000张图片，其中训练集共50000张图片，测试集共10000张图片。
将数据集下载并解压到本地，解压后文件夹为cifar-10-batches-bin。
配置分布式环境
CPU上数据并行主要分为单机多节点和多机多节点两种并行方式(一个训练进程可以理解为一个节点)。在运行训练脚本前，需要搭建组网环境，主要是环境变量配置和训练脚本里初始化接口的调用。
环境变量配置如下：
export MS_WORKER_NUM=8 # Worker number
export MS_SCHED_HOST=127.0.0.1 # Scheduler IP address
export MS_SCHED_PORT=6667 # Scheduler port
export MS_ROLE=MS_WORKER # The role of this node: MS_SCHED represents the scheduler, MS_WORKER represents the worker
其中，
MS_WORKER_NUM：表示worker节点数，多机场景下，worker节点数是每机worker节点之和。MS_SCHED_HOST：表示scheduler节点ip地址。MS_SCHED_PORT：表示scheduler节点服务端口，用于接收worker节点发送来的ip和服务端口，然后将收集到的所有worker节点ip和端口下发给每个worker。MS_ROLE：表示节点类型，分为worker（MS_WORKER）和scheduler（MS_SCHED）两种。不管是单机多节点还是多机多节点，都需要配置一个scheduler节点用于组网。
训练脚本里初始化接口调用如下：
import mindspore as ms
from mindspore.communication import init
ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE, device_target="CPU")
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.DATA_PARALLEL, gradients_mean=True)
ms.set_ps_context(enable_ssl=False)
init()
其中，
ms.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU")：指定模式为图模式（CPU上PyNative模式下不支持并行），设备为CPU。ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ParallelMode.DATA_PARALLEL, gradients_mean=True)：指定数据并行模式，gradients_mean=True表示梯度归约后会进行一个求平均，当前CPU上梯度归约仅支持求和。ms.set_ps_context：配置安全加密通信，可通过ms.set_ps_context(enable_ssl=True)开启安全加密通信，默认为False，关闭安全加密通信。init：节点初始化，初始化完成表示组网成功。
加载数据集
分布式训练时，数据集是以数据并行的方式导入的。下面我们以CIFAR-10数据集为例，介绍以数据并行方式导入CIFAR-10数据集的方法，data_path是指数据集的路径，即cifar-10-batches-bin文件夹的路径。样例代码如下，
import mindspore as ms
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as vision
import mindspore.dataset.transforms as transforms
from mindspore.communication import get_rank, get_group_size
def create_dataset(data_path, repeat_num=1, batch_size=32):
"""Create training dataset"""
resize_height = 224
resize_width = 224
rescale = 1.0 / 255.0
shift = 0.0
# get rank_id and rank_size
rank_size = get_group_size()
rank_id = get_rank()
data_set = ds.Cifar10Dataset(data_path, num_shards=rank_size, shard_id=rank_id)
# define map operations
random_crop_op = vision.RandomCrop((32, 32), (4, 4, 4, 4))
random_horizontal_op = vision.RandomHorizontalFlip()
resize_op = vision.Resize((resize_height, resize_width))
rescale_op = vision.Rescale(rescale, shift)
normalize_op = vision.Normalize((0.4465, 0.4822, 0.4914), (0.2010, 0.1994, 0.2023))
changeswap_op = vision.HWC2CHW()
type_cast_op = transforms.TypeCast(ms.int32)
c_trans = [random_crop_op, random_horizontal_op]
c_trans += [resize_op, rescale_op, normalize_op, changeswap_op]
# apply map operations on images
data_set = data_set.map(operations=type_cast_op, input_columns="label")
data_set = data_set.map(operations=c_trans, input_columns="image")
# apply shuffle operations
data_set = data_set.shuffle(buffer_size=10)
# apply batch operations
data_set = data_set.batch(batch_size=batch_size, drop_remainder=True)
# apply repeat operations
data_set = data_set.repeat(repeat_num)
return data_set
与单机不同的是，在构造Cifar10Dataset时需要传入num_shards和shard_id参数，分别对应worker节点数和逻辑序号，可通过框架接口获取，如下：
get_group_size：获取集群中worker节点数。get_rank：获取当前worker节点在集群中的逻辑序号。
数据并行模式加载数据集时，建议对每卡指定相同的数据集文件，若是各卡加载的数据集不同，可能会影响计算精度。
定义模型
数据并行模式下，网络定义与单机写法一致，可参考ResNet网络样例脚本。
优化器、损失函数及训练模型定义可参考训练模型定义。
完整训练脚本代码参考样例，下面列出训练启动代码。
import os
import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
from mindspore import train
from mindspore.communication import init
from resnet import resnet50
def train_resnet50_with_cifar10(epoch_size=10):
"""Start the training"""
loss_cb = train.LossMonitor()
data_path = os.getenv('DATA_PATH')
dataset = create_dataset(data_path)
batch_size = 32
num_classes = 10
net = resnet50(batch_size, num_classes)
loss = SoftmaxCrossEntropyExpand(sparse=True)
opt = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, net.get_parameters()), 0.01, 0.9)
model = ms.Model(net, loss_fn=loss, optimizer=opt)
model.train(epoch_size, dataset, callbacks=[loss_cb], dataset_sink_mode=True)
if __name__ == "__main__":
ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE, device_target="CPU")
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.DATA_PARALLEL, gradients_mean=True)
ms.set_ps_context(enable_ssl=False)
init()
train_resnet50_with_cifar10()
脚本里
create_dataset和SoftmaxCrossEntropyExpand接口引用自distributed_training_cpu，resnet50接口引用自ResNet网络样例脚本。
启动训练
在CPU平台上，以单机8节点为例，执行分布式训练。通过以下shell脚本启动训练，指令bash run.sh /dataset/cifar-10-batches-bin。
#!/bin/bash
# run data parallel training on CPU
echo "=============================================================================================================="
echo "Please run the script with dataset path, such as: "
echo "bash run.sh DATA_PATH"
echo "For example: bash run.sh /path/dataset"
echo "It is better to use the absolute path."
echo "=============================================================================================================="
set -e
DATA_PATH=$1
export DATA_PATH=${DATA_PATH}
export MS_WORKER_NUM=8
export MS_SCHED_HOST=127.0.0.1
export MS_SCHED_PORT=8117
# Launch 1 scheduler.
export MS_ROLE=MS_SCHED
python3 resnet50_distributed_training.py >scheduler.txt 2>&1 &
echo "scheduler start success!"
# Launch 8 workers.
export MS_ROLE=MS_WORKER
for((i=0;i<${MS_WORKER_NUM};i++));
do
python3 resnet50_distributed_training.py >worker_$i.txt 2>&1 &
echo "worker ${i} start success with pid ${!}"
done
其中，resnet50_distributed_training.py为定义的训练脚本。
对于多机多节点场景，需要在每个机器上按照这种方式，启动相应的worker节点参与训练，但scheduler节点只有一个，只需要在其中一个机器上(即MS_SCHED_HOST）启动即可。
定义的MS_WORKER_NUM值，表示需要启动相应数量的worker节点参与训练，否则组网不成功。
虽然针对scheduler节点也启动了训练脚本，但scheduler主要用于组网，并不会参与训练。
训练一段时间，打开worker_0日志，训练信息如下：
epoch: 1 step: 1, loss is 2.4686084
epoch: 1 step: 2, loss is 2.3278534
epoch: 1 step: 3, loss is 2.4246798
epoch: 1 step: 4, loss is 2.4920032
epoch: 1 step: 5, loss is 2.4324203
epoch: 1 step: 6, loss is 2.432581
epoch: 1 step: 7, loss is 2.319618
epoch: 1 step: 8, loss is 2.439193
epoch: 1 step: 9, loss is 2.2922952
安全认证
CPU安全认证可参考GPU分布式训练安全认证。