PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具,它可以抽出代码中复杂重复的部分,使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 本文作者 Florian Ernst Ernst 撰写博客详细描述了他发现这个 bug 的过...
通过修改后再次训练,现在一次迭代只需要 1.5 秒,而此前需要 15 秒,使用 vanilla Pytorch 也需要 3 秒,相比较而言,速度确实提升了很多。 我将发现的这个 bug 报告给了 Lightning 团队,他们对问题进行了修复并在第二天推送了修补程序。我随后更新了库,更新后发现他们的修复确实有效。相信更多人将从这次修复中受益,...
请注意,PyTorch和Lightning都不鼓励使用DP。 使用16-bit精度 这是另一种加快训练速度的方法,我们没有看到很多人使用这种方法。在你的模型进行16bit训练的部分,数据从32位变到到16位。这有几个优点: 你使用了一半的内存(这意味着你可以将batch大小翻倍,并将训练时间减半)。 ...
PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具,它可以抽出代码中复杂重复的部分,使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 本文作者 Florian Ernst Ernst 撰写博客详细描述了他发现这个 bug 的过程,...
近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具,它可以抽出代码中复杂重复的部分,使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug...
在Lightning中,你可以在两者之间轻松切换 复制 Trainer(distributed_backend='ddp',gpus=8)Trainer(distributed_backend='dp',gpus=8) 1. 2. 请注意,PyTorch和Lightning都不鼓励使用DP。 使用16-bit精度 这是另一种加快训练速度的方法,我们没有看到很多人使用这种方法。在你的模型进行16bit训练的部分,数据从32位...
不要使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来选择要是用的GPU,要直接在Trainer里面的gpus来选择要用的GPU。 Change from: To:
1、我用的代码就是YOLOv5官方源代码。这个是在下载源代码后,配置好pytorch版GPU运行环境后,测试运行成功后,才进行训练自己的数据集的。 2、成功train,但前期很慢。一轮要16分钟。 3、找到了成功快速train的方法,速度提升了,现在跑50轮,1200张大型图片(4864*3648),需要两个多小时。
导致pytorch的模型训练速度比较慢的原因最有可能的是三个:1. 数据导入环节,操作复杂 2.模型本身很复杂,数据流在模型中传递时过于耗时 3.loss函数计算复杂。 这其中第一个环节往往是最有可能的原因,第二,三个环节其实一回事;pytorch本身的框架针对这两个问题也做了大量的优化,如果不是专业技术过硬,建议在这两个环...
保证了可复现的同时，没有牺牲任何训练速度 设置非常简单方便 PyTorch Lightning Reproducibility 2.0.2 ...