6、数据并行训练与服务：评估、调优及瓶颈分析

数据并行训练与服务：评估、调优及瓶颈分析

1. 模型评估与超参数调优

在数据并行模型训练中，每次训练周期结束后，都需要评估训练进度是否良好，并利用评估结果进行超参数调优，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，而非测试集。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，需要定义验证函数，具