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。
trainer = pl.Trainer(accelerator='ddp', gpus=8, num_nodes=10, max_epochs=20) 有人会好奇为什么不用设置 MASTER_IP, MASTER_PORT 等变量,这是因为 pytorch_lightning 有两种启动任务的方式 第一种:内部启动,相当于pl内部帮你来创新新进程,启动任务。 第二种:手动启动,用常规的比如 torch.distributed.laun...
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 ...
通过在 PyTorch Lightning 中设置混合精度标志,框架会在可能的情况下自动使用半精度,同时在其他地方保留单精度。通过最少的代码修改,能够将模型训练时间提高 1.5 到 2 倍。 提前停止 模型需要训练大量的 epoch,但实际上模型在训练过程的早期就很可能过度拟合了训练数据。因此,需要在训练管道中实施提前停止。提前...
可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点。 一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。
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...