通过LightningModule定义基本的模型。在使用原始的PyTroch框架时,model的定义和训练是分开的,一般需要自定义构建Trainer函数以便调用train、valid、test功能。这一点在pytorch-lightning框架中进行了改善。在此框架下,model的定义和trian、valid、test全部集成到了一起,通过定义*_
了解pytorch_lightning框架 先看Trainer类的定义: class Trainer: @_defaults_from_env_vars def __init__(self, *, accelerator, strategy, precision, callbacks, ...) *用于指示其后的参数只能通过关键字参数(keyword arguments)传递, 即必须以accelerator=xxx, strategy=xxx的形式 @_defaults_from_env_vars ...
classMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,data_dir:str="./minist/",batch_size:int=32,num_workers:int=4):super().__init__()self.data_dir=data_dir self.batch_size=batch_size self.num_workers=num_workers defsetup(self,stage=None):transform=T.Compose([T.ToTensor()]...
4. 配置分布式训练 在PyTorch Lightning中,只需设置Trainer参数为分布式模式: frompytorch_lightningimportTrainer# 设置 Trainer,使用 ddp 并指定 GPU 数量trainer=Trainer(accelerator='gpu',gpus=2,strategy='ddp')# DDP为分布式数据并行 1. 2. 3. 4. 5. 运行分布式训练 最后,我们通过以下代码启动训练过程: # ...
高效且训练速度快。Lightning还允许使用PyTorch的所有多进程和并行工作技巧(如DDP),而无需编写额外的代码。 内置开发工具,如健全性检查(用于验证和训练循环以及模型架构)、即时创建过拟合数据集、早停回调、最佳权重管理等。例如https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.html ...
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,自动...
PyTorch Lightning 的高级功能 PyTorch Lightning 还提供了许多高级功能,例如: 自动混合精度训练:通过Trainer(accelerator='gpu', precision=16)可以启用混合精度训练。 分布式训练:通过Trainer(strategy='ddp')可以启用数据并行训练。 模型检查点:通过ModelCheckpoint可以自动保存最佳模型权重。
對於PyTorch FSDP– 使用適用於 的"smddp"process_group_backend和 建立FSDPStrategy類別的物件"gpu"(使用包裝政策選擇)accelerator,並將其傳遞給訓練人員類別。 importlightningasplfromlightning.pytorch.strategiesimportFSDPStrategyfromfunctoolsimportpartialfromtorch.distributed.fsdp.wrapimportsize_based_auto_wrap_policy...
PyTorch 的 torch.nn.DataParallel 和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 类可以跨多个设备并行训练，而 PyTorch Lightning 库（非官方）为分布式训练和部署提供了一个高级接口。TensorFlow tf.distribute.Strategy：tf.distribute.Strategy API 可跨多个设备和机器并行训练 TensorFlow 模型。 有许多不同的策略可用，...
pip install lightning 下面探索的所有技术也可以在纯 PyTorch 中实现。Fabric 的目标是使这一过程更加便利。 在探索「加速代码的高级技术」之前,先介绍一下将 Fabric 集成到 PyTorch 代码中需要进行的小改动。一旦完成这些改动,只需要改变一行代码,就可以轻松地使用高级 PyTorch 功能。