self.global_step是PyTorch Lightning 中的内置属性,用于跟踪训练期间处理的优化器步骤(批次)的总数。 Using self.global_step ensures that the EMA update occurs per batch, even when the scheduler steps per epoch.使用self.global_step可确保 EMA 更新按批次进行,即使调度程序按周期步进也是如此。 ere's how...
pytorch-lightning pytorch-lightning的wandb 由于最近涉及下游任务微调,预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning,使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构,如Vilt代码中:https://github.com/dandelin/ViLT,这类架构中只涉及到预训练,但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweep...
使用自定义pytorch训练框架 做这个仓库的原因是为了解决Pytorch训练代码重复编写和代码灵活度之间矛盾的问题。在日常工作中,经常遇到要重复写训练代码,且代码量又很大的问题,一般算法工程师会有一套自己的模板代码。但是这个代码维护麻烦,且通用性一般不足,然后如果使用fastai, detectron2, transformers, pytorch_lightning了...
炼丹系列2: Stochastic Weight Averaging (SWA) & Exponential Moving Average(EMA) Keep Learning 这个系列将记录下本人平时在深度学习方面觉得实用的一些trick,可能会包括性能提升和工程优化等方面。 该系列的代码会更新到GitHub炼丹系列1: 分层学习率&梯度累积炼丹系列2: Stocha… ...
4...性能监控(Performance Monitoring) PyTorch Lightning 支持与第三方工具集成,如Profiling工具,帮助用户监控训练过程中的性能瓶颈,从而进行优化。...通过这些特性,PyTorch Lightning 能够有效地应对大规模模型训练中的挑战,提供了一个既强大又易于使用的框架。 10510...