Ignite的DDP实现 importtorchimporttorch.distributedasdistfromignite.engineimportEngine# 初始化分布式环境dist.init_process_group(backend="nccl")# 训练步骤定义deftrain_step(engine,batch):model.train()optimizer.zero_grad()x,y=batchoutput=model(x)loss=criterion(output,y)loss.backward()optimizer.step()retu...
为了更系统地理解PyTorch Lightning和Ignite的技术特性,本节将从多个维度进行详细对比。 详细技术特性分析 1. 代码组织结构 PyTorch Lightning- 采用模块化设计,通过LightningModule统一管理模型逻辑- 预定义接口减少样板代码- 强制实施良好的代码组织实践 Ignite- 基于事件系统的灵活架构- 完全自定义的训练流程- 更接近底层...
Ignite提供了细粒度的异常处理能力:@trainer.on(Events.EXCEPTION_RAISED)def handle_exception(engine, e):print(f"Error at epoch {engine.state.epoch}: {str(e)}")# 可在此处实现异常恢复逻辑 trainer.run(train_loader, max_epoch...
Lightning和ignite之间的第一个主要区别是它的操作界面。 在Lightning中,有一个每个模型都必须遵循9种必需方法的标准接口(请参见LightningModule:https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/LightningModule/RequiredTrainerInterface/)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classCoolModel(ptl.Ligh...
PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程,实现了类似即插即用的开发体验。而Ignite则采用事件驱动的设计理念,为开发者提供了对训练过程的精细控制能力。 本文将针对以下关键技术领域进行深入探讨: ...
在另一个框架中，PyTorch Ignite，训练流程的灵活性得到了充分体现。通过事件驱动的架构，开发者可以精确地控制训练的每个环节。Lightning使用预定义接口简化训练循环，而Ignite则通过事件驱动实现灵活控制。◆ 事件驱动与分布式训练 在讨论分布式训练架构时，我们需要注意大规模深度学习应用中的效率问题。PyTorch Lightning框架...
混合精度训练Lightning:通过配置实现trainer=pl.Trainer(precision=16)Ignite:需要手动集成PyTorch的AMP功能 内存清理importtorch torch.cuda.empty_cache() # 在需要时手动清理GPU内存 这些优化策略在处理大规模模型时特别重要,可以显著提高训练效率和资源利用率。 实验跟踪与指标监控 在深度学习工程实践中,实验跟踪和指标...
Lightning跟Ignite和fast.ai相比如何? 这是一个彻底的比较。(https://medium.com/@_willfalcon/pytorch-lightning-vs-pytorch-ignite-vs-fast-ai-61dc7480ad8a) 这是我必须要去学习的另一个库吗? 不!我们在任何地方都使用纯的Pytorch代码,并且不会添加不必要的抽象! 有计划要支持Python 2吗? 不。 有计划要...
用过pytorch lightning和openmmlab系列,个人感觉openmmlab的代码更规整,hook也很多,最主要的是基于它的改动很方便 发布于 2024-02-01 15:59 赞同31 条评论 分享收藏喜欢收起 cupofshit 关注 1 人赞同了该回答 地址: 本教程用于快速掌握Ignite的核心概念,对其有一个初步框架,剩下的...
Both Lightning and Ignite have very simple interfaces, as most of the work is still done in pure PyTorch by the user. The main work happens inside theEngineandTrainerobjects respectively. Fast.ai however, does require learning another library on top of PyTorch. The API doesn’t operate directl...