在单机多GPU环境下使用PyTorch训练RNN时遇到的挑战

简介：
本文探讨了在配备多个GPU的单机系统中利用PyTorch框架进行循环神经网络（RNN）模型训练过程中所面临的种种技术难题与优化策略。 在使用DataParallel进行训练过程中遇到的一些问题： 1. 模型无法识别自定义模块：会出现如“AttributeError: DataParallel object has no attribute xxx的错误，原因是在使用`net = torch.nn.DataParallel(net)`之后，原来的`net`会被封装为新的`net.module`属性里。解决方案是，在调用了不是初始化与forward方法的其他属性后，需要将原`net`替换为`net.module`. 2. 隐藏状态不被拆分到多GPU中：这种错误常出现在使用RNN及其变种模型时。 这些问题主要涉及DataParallel在封装和处理自定义模块以及隐藏层状态方面的机制。解决方法是确保正确地访问封装后的模型属性，并且理解如何适当地管理这些组件以充分利用多个GPU的计算能力。