本文主要是介绍Pytorch采坑记录：DDP 损失和精度比 DP 差，多卡GPU比单卡GPU效果差，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
结论：调大学习率或者调小多卡GPU的batch_size
转换DDP模型后模型的整体学习率和batch_size都要变。
当前配置：：1GPU：学习率=0.1，batch_size=64
如果8GPU还按之前1GPU配置：8GPU：学习率=0.1，batch_size=64
那么此时对于8GPU而言，效果几乎等于：：1GPU：学习率=0.1，batch_size=64 * 8=512
这种8GPU情况下，batch_size等效变大，效果就差了，参考Goyal et al
解决方法是调大学习率或者调小多卡GPU的batch_size
比如上面调大学习率改为 8GPU：学习率=0.1 * 8=0.8，batch_size=64 或 学习率=0.1 * √8 =√8 ，batch_size=64
或者调小batch_size 8GPU：学习率=0.1，batch_size=8
参考：
- https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/discussions/3706
- https://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdf
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