Pytorch ‘DataParallel’对象没有’init_hidden’属性

在本文中，我们将介绍Pytorch中的DataParallel对象以及其中的init_hidden属性。DataParallel是Pytorch提供的一个用于数据并行处理的工具，可以简化在多个GPU上进行模型训练的过程。

阅读更多：Pytorch 教程

什么是DataParallel对象？

DataParallel是Pytorch中的一个类，用于在多个GPU上并行处理数据。它可以将一个模型复制到每个GPU上，并在每个GPU上执行前向传播和后向传播的计算。然后，它将每个GPU上的梯度相加，以更新模型的参数。

DataParallel的使用非常简单，只需要将模型包裹在DataParallel类中即可。下面是一个示例：

import torch.nn as nn
import torch

# 定义一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建一个模型实例，并将其包装在DataParallel中
model = SimpleModel()
model = nn.DataParallel(model)

上述代码中，我们首先定义了一个简单的模型SimpleModel，然后将其包装在DataParallel中。这样，我们就可以在多个GPU上并行处理数据了。

DataParallel对象的init_hidden属性

在Pytorch中，init_hidden是一种用于初始化隐藏状态的函数。许多循环神经网络(RNN)模型都依赖于这个函数来初始化隐藏状态。然而，当我们将模型包装在DataParallel中时，就不能直接使用模型的init_hidden函数了。

原因是DataParallel对象会对模型进行复制并分发到多个GPU上，因此每个GPU上的模型都是独立的，它们有各自的隐藏状态。为了解决这个问题，Pytorch提供了一种解决方案，即使用register_buffer函数来注册一个共享的隐藏状态。

下面是一个示例：

import torch.nn as nn
import torch

# 定义一个带有init_hidden的模型
class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(10, hidden_size)
        self.init_hidden = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, hidden_size))

    def forward(self, x):
        # 使用register_buffer注册共享的隐藏状态
        self.register_buffer("hidden_state", self.init_hidden.expand(1, x.size(1), self.hidden_size))
        output, hidden_state = self.rnn(x, self.hidden_state)
        return output, hidden_state

# 创建一个带有init_hidden的模型实例，并将其包装在DataParallel中
model = RNNModel(hidden_size=32)
model = nn.DataParallel(model)

上述代码中，我们定义了一个带有init_hidden属性的RNN模型。在模型的forward函数中，我们使用register_buffer函数将init_hidden属性注册为一个共享的隐藏状态。这样，每个GPU上的模型在进行前向传播时都可以使用相同的隐藏状态。

总结

在本文中，我们介绍了Pytorch中的DataParallel对象以及其中的init_hidden属性。DataParallel对象是Pytorch提供的一个用于在多个GPU上并行处理数据的工具。然而，当我们在使用DataParallel时，模型的init_hidden属性不能直接使用。为了解决这个问题，我们可以使用register_buffer函数来注册一个共享的隐藏状态。这样，每个GPU上的模型在进行前向传播时都可以使用相同的隐藏状态。希望本文对你理解Pytorch中的DataParallel对象有所帮助。