6、数据并行训练与服务：从评估调优到瓶颈解决

数据并行训练与服务：从评估调优到瓶颈解决

1. 模型评估与超参数调优

在数据并行模型训练中，每个训练周期结束后，我们都需要评估训练进度是否良好。评估结果可用于超参数调优，如学习率和每个GPU的批量大小。

1.1 数据集划分

用于超参数调优的验证集来自训练集，我们将总训练数据按5:1的比例进行划分，其中5/6用于模型训练，1/6用于模型验证。以下是具体实现代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

train_all_set = datasets.MNIST('./mnist_data', 
                               download=True, train=True,
                               transform = transforms.Compose([
                                   transforms.ToTensor(),
                                   transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]))
train_set, val_set = torch.utils.data.random_split(
    train_all_set,
    [50000, 10000])

1.2 验证函数定义

得到验证集后，我们需要定义验证函数，以下是具体代码及