首先，PyTorch Lightning支持在GPU上运行模型，但你需要确保你的环境正确配置了GPU，并且在代码中明确指定...
妈的，刚才我也遇到这个问题
由于Mac M1芯片集成了GPU组件,所以可以用来加速pytorch. Question2,Mac M1芯片 上GPU的的显存有多大? Mac M1芯片的CPU和GPU使用统一的内存单元。所以Mac M1芯片的能使用的显存大小就是 Mac 电脑的内存大小。 Question3,使用Mac M1芯片加速 pytorch 需要安装 cuda后端吗? 不需要,cuda是适配nvidia的GPU的,Mac M1...
classMyDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self):super().__init__()...blablabla...defsetup(self,stage):# 实现数据集的定义,每张GPU都会执行该函数,stage 用于标记是用于什么阶段ifstage=='fit'or stage is None:self.train_dataset=DCKDataset(self.train_file_path,self.train_file_num...
pytorch_lightning conda安装 conda install pytorch gpu anaconda安装gpu版pytorch(cuda11.1) 众所周知,在anaconda安装库什么的属实有点玄学,有时一下就安好了,有时候一直报不知名错误,所以,特地将安装gpu版pytorch的方法总结一下,三种方法,总有一种能行!
pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能: 可以不必编写自定义循环,只要指定loss计算方法即可。 可以通过callbacks非常方便地添加CheckPoint参数保存、early_stopping 等功能。 可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常...
上面已经提到,研究代码 在 Lightning 中,是抽象为 LightningModule 类;而这个类与我们平时使用的 torch.nn.Module 是一样的(在原有代码中直接替换 Module 而不改其他代码也是可以的),但不同的是,Lightning 围绕 torch.nn.Module 做了很多功能性的补充,把上面4个关键部分都囊括了进来。
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
乍一看，这可能会让你不知所措，但你真的只需要做两件事:1)移动你的模型到GPU, 2)每当你运行数据通过它，把数据放到GPU上。# put model on GPUmodel.cuda(0)# put data on gpu (cuda on a variable returns a cuda copy)x = x.cuda(0)# runs on GPU nowmodel(x)如果你使用Lightning，你什么都不...