分布式数据加载

本文介绍如何在训练网络的时候进行分布式的数据加载，先看代码如下：

    train_ds = PretrainDataset(args.data_path, tokenizer, max_length=lm_config.max_seq_len)
    train_sampler = DistributedSampler(train_ds) if ddp else None
    train_loader = DataLoader(
        train_ds,
        batch_size=args.batch_size,
        pin_memory=True,
        drop_last=False,
        num_workers=args.num_workers,
        sampler=train_sampler
    )

上面的这段代码主要用于初始化训练数据集和数据加载器，是深度学习模型训练中的关键步骤。下面逐行解释其作用。

初始化训练数据集

train_ds = PretrainDataset(args.data_path, tokenizer, max_length=lm_config.max_seq_len)

• PretrainDataset：这是一个自定义的数据集类，专门用于处理预训练任务的数据。它继承自 PyTorch 的 Dataset 类。
• args.data_path：表示训练数据存储的路径。数据可以是文本文件、JSON 文件或其他格式，具体取决于数据集的实现。
• tokenizer：是分词器，用于将文本数据分词并转换为模型可以接受的输入格式。
• max_length=lm_config.max_seq_len：指定了序列的最大长度。分词后的序列会根据这个长度进行截断或填充。lm_config.max_seq_len 是模型配置中的一个参数，用于定义模型能够处理的最大序列长度。

创建数据采样器

train_sampler = DistributedSampler(train_ds) if ddp else None

• DistributedSampler：是 PyTorch 中用于分布式训练的采样器。在分布式训练中，每个进程会处理数据集的不同子集。DistributedSampler 会确保每个进程采样的数据互不重叠且覆盖整个数据集。
• train_ds：是初始化好的 PretrainDataset，即训练数据集。它包含所有训练数据，DistributedSampler 会根据数据集的大小和分布式训练的配置来划分数据。
• ddp：是一个布尔值，表示是否启用分布式数据并行模式。如果 ddp 为 True，则使用 DistributedSampler；否则，不使用特定的采样器。

创建数据加载器

train_loader = DataLoader(
    train_ds,
    batch_size=args.batch_size,
    pin_memory=True,
    drop_last=False,
    num_workers=args.num_workers,
    sampler=train_sampler
)

• DataLoader：是 PyTorch 中用于加载数据的工具，它提供了很多功能，如批量加载、多线程加载、打乱数据等。
• train_ds：是训练数据集，数据加载器从这里获取数据。
• batch_size=args.batch_size：指定了每个批次的样本数量。args.batch_size 是通过命令行参数或配置文件传递的超参数。
• pin_memory=True：用于加速数据从 CPU 到 GPU 的传输。如果设置为 True，数据会被加载到锁定的内存区域（pinned memory），这样可以加快数据传输速度。
• drop_last=False：决定了如果数据集大小不能被批次大小整除时，最后一个批次是否被丢弃。如果设置为 True，最后一个不完整的批次会被丢弃；如果设置为 False，则保留最后一个批次。
• num_workers=args.num_workers：指定了加载数据时使用的子进程数量。args.num_workers 是通过命令行参数或配置文件传递的超参数，增加这个值可以加快数据加载速度，但也会增加内存占用。
• sampler=train_sampler：指定了使用的采样器。在分布式训练中，train_sampler 是 DistributedSampler，它会确保每个进程采样的数据互不重叠。在非分布式训练中，train_sampler 是 None，此时 DataLoader 会使用默认的采样器，通常会随机打乱数据。

总结

这段代码的主要作用是初始化训练数据集和数据加载器，为模型训练提供数据支持。具体来说：

• 初始化了一个自定义的 PretrainDataset 对象，用于处理预训练任务的数据。
• 根据是否启用分布式训练，决定是否使用pytorch 内置的 DistributedSampler 对数据进行采样。
• 使用pytorch 内置的 DataLoader 对象，用于批量加载数据，并配置了相关的参数以优化数据加载过程。