# 定义 pytorch lightning trainer trainer = pl.Trainer(accelerator='ddp', gpus=8, num_nodes=10, max_epochs=20) trainer.fit(model) # gpus:如果输入 int 型,代表使用头几个 gpu;如果输入字符串,指定 gpu # accelerator:ddp, ddp2, ddp_spawn # num_nodes:节点的数量 # max_epochs:训练的 epoch ...
PyTorch Lightning的DDP实现 importpytorch_lightningaspl # 模型定义(假设已完成) model=LightningModel() # DDP配置 trainer=pl.Trainer( accelerator="gpu", devices=4,# GPU数量配置 strategy="ddp"# 分布式策略设置 ) trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader) Lightning提供了高度集成的DDP支持,通过简...
When running under a distributed strategy, Lightning handles the distributed sampler for you by default. 当在分布式策略下运行时,Lightning默认为你处理分布式采样器。 也就是说,当在默认情况下,如果你使用的是DDP strategy,那么pyTorch Lightning会默认给你的数据集类包装一个DistributedSampler。 在官方文档中有具...
accelerator.is_local_main_process/is_main_processs:: 是否local_rank 或则rank为0, 主进程 accelerator.wait_for_everyone(): 类似 dist.barrier() , 等所有进程到达这一步。 accelerator.save: 保存模型 kwargs_handlers: 可以定义DDP初始化的一些参数,比如最常用的就是find_unused_parameters,比如: 1 2 3 ...
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...
results = self.accelerator_backend.spawn_ddp_children(model) File "D:\develop\workspace\mrc-for-flat-nested-ner-master\venv\lib\site-packages\pytorch_lightning\accelerators\ddp_backend.py", line 123, in spawn_ddp_children results = self.ddp_train(local_rank, mp_queue=None, model=model, is_...
accelerator.is_local_main_process/is_main_processs:: 是否local_rank 或则rank为0, 主进程 accelerator.wait_for_everyone(): 类似 dist.barrier() , 等所有进程到达这一步。 accelerator.save: 保存模型 kwargs_handlers: 可以定义DDP初始化的一些参数,比如最常用的就是 find_unused_parameters,比如: ...
简介:在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差...
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个...
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 ...