1. 理解PyTorch Lightning多卡训练的基本概念 PyTorch Lightning的多卡训练是指利用多个GPU来并行处理数据,从而加速模型的训练。这通常涉及到数据的并行处理和模型参数的同步更新。PyTorch Lightning提供了内置的分布式训练支持,使得多卡训练变得更加简单和高效。 2. 准备多卡训练的环境和硬件配置 为了进行多卡训练,你需要: ...
4 Pytorch-Lightning分布式训练 PL框架进行分布式训练,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。 4.1 两种训练方式 (1) 单机多卡. 单机多卡时无需指定参数num_nodes: # 使用4块GPU,trainer=pl.Trainer(gpus=4,strategy="dp")# 使用0,1,2号3块GPutrainer=pl.Trainer(gpus=[...
https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/11902 最主要的参数是devices和num_nodes。 其中devices如果输入一个正整数的话,表示使用多少张卡来训练。如果输入的是一个列表,则和从零开始的device_id对应上了。 num_nodes尤指你的集群中主机的数目,如果你使用的是单机多卡,num_nodes保持1就行了。
https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/13374github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/13374 这是这个PR修改之前的版本: https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/blob/3f4790bd27196d8cdd926ce1db928714f4172d0d/src/lightning/pytorch/trainer/connectors/accelerator_conne...
5.使用pytorch_lightning框架 优点: 是一种基于torch下的训练框架,以往的训练都需要自己造轮子,一步一步的设置,但是这个框架,可以直接通过调用几个框架,然后就设置好了整体的训练过程:dataloader,train循环,loss的反向传播等等,甚至连DDP都可以帮你实现!功能模块强大。
PyTorch Lightning入门教程(二) 前言 单机多卡 多机多卡 半精度训练 PyTorch Lightning入门教程(二) 前言 pytorch lightning提供了比较方便的多GPU训练方式,同时包括多种策略和拓展库,比如ddp,fairscale等,下面将从单机多卡和多机多卡两个角度介绍。 单机多卡 ...
综合看,这两个其实都是非常易用的分布式框架了,选择哪个都可以。 当然除了这两个外, 还有一些其他的,比如pytorch-lightning,deepspeed这里就不多介绍了。 最后,以bert情感分类为例子,介绍了如何使用原生DDP和上面2个框架来进行分布式训练,代码见:https://github.com/ShomyLiu/torch-ddp-examples ...
PyTorch Lightning** 提供了一种更简洁的解决方案，通过其集成的可复现性设置，简化了多线程、多进程环境下的训练过程，确保了数据增强的一致性。通过设置种子和启用确定性算法，PyTorch Lightning显著减少了配置的复杂性，实现了从运行到运行的完全可复现性。在应用这些设置时，请参考PyTorch Lightning的官方...
PyTorch Lightning:一个扩展库,用于简化PyTorch模型的训练过程,并支持分布式训练。 多卡训练:使用多个GPU卡同时训练一个模型,以加速训练过程。 自适应学习率算法:根据训练过程中的损失函数变化自适应调整学习率,以优化模型的训练效果。 知识蒸馏:一种使用教师模型指导学生模型的方法,以提高学生模型的性能。 迁移学习:使用...