总的来说,DP的优势仅在于只使用Pytorch的API实现时编码更容易,从性能(训练速度)上DDP完胜DP。 Pytorch-Lightning实现分布式训练 正如本文前言所说使用PL框架进行分布式训练非常简单,只需要通过修改pl.Trainer()中的参数即可将单机单卡变成多机多卡的训练方式。 具体的通过修改参数gpus、num_nodes设置训练需要多少张GPU和...
学习速率设置过小,会极大降低收敛速度,增加训练时间;学习率太大,可能导致参数在最优解两侧来回振荡。但是当我们选定了一个合适的学习率后,经过许多轮的训练后,可能会出现准确率震荡或loss不再下降等情况,说明当前学习率已不能满足模型调优的需求。此时我们就可以通过一个适当的学习率衰减策略来改善这种现象,提高我们的...
通过在PyTorch Lightning中设置混合精度标志(flag),它会在可能的情况下自动使用半精度,而在其他地方保留单精度。 通过最小的代码修改,模型训练的速度可以提升1.5至2倍。 早停法 当我们训练深度学习神经网络的时候,通常希望能获得最好的泛化性能。 但是所有的标准深度学习神经网络结构,比如全连接多层感知机都很容易过拟合。
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6...
Pytorch Lightning是一款基于Pytorch的轻量级高级计算框架,相较于Pytorch而言最大特征是简洁易用,相当于Pytorch版本的Keras框架。 地址:https://www.pytorchlightning.ai/ Libtorch Libtorch可以看作是C++版本的PyTorch,在Python环境下对训练好的模型进行转换之后,我们需要C++环境下的PyTorch来读取模型并进行编译部署。这种C++...
通过在PyTorch Lightning中设置混合精度标志(flag),它会在可能的情况下自动使用半精度,而在其他地方保留单精度。 通过最小的代码修改,模型训练的速度可以提升1.5至2倍。 早停法 当我们训练深度学习神经网络的时候,通常希望能获得最好的泛化性能。 但是所有的标准深度学习神经网络结构,比如全连接多层感知机都很容易过拟...
通过在PyTorch Lightning中设置混合精度标志(flag),它会在可能的情况下自动使用半精度,而在其他地方保留单精度。 通过最小的代码修改,模型训练的速度可以提升1.5至2倍。 早停法 当我们训练深度学习神经网络的时候,通常希望能获得最好的泛化性能。 但是所有的标准深度学习神经网络结构,比如全连接多层感知机都很容易过拟...
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multi-GPU训练 半精度训练 TPU 训练 将训练细节进⾏抽象，从⽽可以快速迭代 Pytorch Lightning 1. 简单介绍 PyTorch lightning 是为AI相关的专业的研究⼈员、研究⽣、博⼠等⼈群开发的。PyTorch就是William Falcon在他的博⼠阶段创建的，⽬标是让AI研究扩展性更强，忽略⼀些耗费时间的细节。⽬前...
通过在PyTorch Lightning中设置混合精度标志(flag),它会在可能的情况下自动使用半精度,而在其他地方保留单精度。 通过最小的代码修改,模型训练的速度可以提升1.5至2倍。 早停法 当我们训练深度学习神经网络的时候,通常希望能获得最好的泛化性能。 但是所有的标准深度学习神经网络结构,比如全连接多层感知机都很容易过拟...