device=torch.device("cuda:0")# 使用第一个GPUtorch.cuda.set_device(device) 1. 2. 在上述代码中,我们将第一个GPU指定为要使用的GPU。 步骤4:更新模型的设备配置 最后一步是更新我们的模型的设备配置,以便在训练和推理过程中使用指定的GPU。在PyTorch Lightning中,我们可以通过在pytorch_lightning.LightningModu...
API页面:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html%23lightningmodule-api 一个Pytorch-Lighting 模型必须含有的部件是: init: 初始化,包括模型和系统的定义。 training_step(self, batch, batch_idx): 即每个batch的处理函数。 参数: batch(Tensor| (Tensor, …) | [Tens...
LightningModule将PyTorch代码整理成5个部分: Computations (init). Train loop (training_step) Validation loop (validation_step) Test loop (test_step) Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__(...
Lightning 会自动保存最近训练的epoch的模型到当前的工作空间(or.getcwd()),也可以在定义Trainer的时候指定: trainer = Trainer(default_root_dir='/your/path/to/save/checkpoints') 当然,也可以关闭自动保存模型: trainer = Trainer(checkpoint_callback=False) ...
如果未安装cuda和cudnn,也可以使用conda来安装,前提是conda源中含有相应的版本。 利用conda安装cuda和cudnn(根据显卡型号安装相应驱动) conda install cudatoolkit=11.0.221 安装cudnn(如果没有安装cudnn,我们可以用conda安装,否则这一步不需要) 通过下面的网址可以知道cudnn与cuda版本对应关系: ...
1行代码消除PyTorch的CUDA内存溢出报错，这个GitHub项目揽星600+ 丰色 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI CUDA error: out of memory.多少人用PyTorch“炼丹”时都会被这个bug困扰。一般情况下，你得找出当下占显存的没用的程序，然后kill掉。如果不行，还需手动调整batch size到合适的大小……有点麻烦。...
简介:使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN(附完整源码)(二) 智能体 智能体类将处理与环境的交互。智能体类主要有三种方法: get_action:使用传递的ε值,智能体决定是使用随机操作,还是从网络输出中执行Q值最高的操作。 play_step:在这里,智能体通过从get_action中选择的操作在环境中执行一个步骤。从环境中...
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...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub— https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template 试用。 02 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, ...
through encoder on GPU 0encoder_out = encoder_rnn(x.cuda(0))# run output through decoder on the next GPUout = decoder_rnn(encoder_out.cuda(1))# normally we want to bring all outputs back to GPU 0out = out.cuda(0)对于这种类型的训练，在Lightning中不需要指定任何GPU，你应该把Lightning...