目前torch lightning 在交互式环境中对单机多卡的支持不是很好,虽然官方出了ddp_notebook的strategy,但是一堆bug,ray-lightning作为trainer的plugin倒是可以支持单机多卡,但是又只能支持老版本的torch-lightning,而且二者是不同团队开发的,很难期望ray能够一直follow lightning的更新工作。所以还是直接用原生的lightning的ddp...
继续分析 pytorch_lightning.trainer.Trainer init函数 # init connectors self._data_connector = _DataConnector(self) self._accelerator_connector = _AcceleratorConnector( devices=devices, accelerator=accelerator, strategy=strategy, num_nodes=num_nodes, sync_batchnorm=sync_batchnorm, benchmark=benchmark, us...
1、每次dataloader加载数据时:dataloader一次性创建num_worker个worker,(也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程,worker也是普通的工作进程),并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker,worker将它负责的batch加载进RAM。 2、然后,dataloader从RAM中找本轮迭代要用的batch,如果找到了,就使用。如果没找到,就要...
outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction deftraining_epoch_end(self,training_step_outputs):forpredictioninpredictio...
具体参见pytorch官方文档–dataloader,在这里,需要将一次训练(准确是修改权重)选择的样本数(默认是1)改为64。迭代器乱序读取。迭代形式的数据集,无法调整sampler。 trainset = datasets.MNIST('PATH_TO_STORE_TRAINSET', download=True, train=True, transform=transform) ...
Bug description I am using a custom batch sampler with variable batch sizes. Lightning tries to read batch_sampler.batch_size parameter and fails What version are you seeing the problem on? v2.0 How to reproduce the bug class BatchSample...
❓ Questions and Help Before asking: Try to find answers to your questions in the Lightning Forum! Search for similar issues. Search the docs. What is your question? I try to use custom IterationBasedBatchSampler. When I try to trainer.fi...
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。
for batch in loader:x, y = batch model.training_step(x, y)...在Lightning中，你无需指定一个训练循环，只需定义dataLoaders，训练器便会在 需要时调用它们。2. DataLoaders中的进程数 加快速度的第二个秘诀在于允许批量并行加载。所以，你可以一次加载许多批量，而不是一次加载一个。# slow loader = ...
hparams.data_root, train=train, download=True) loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) for batch in loader: x, y = batch model.training_step(x, y) ... 在Lightning中,你无需指定一个训练循环,只需定义dataLoaders,训练器便会在需要时调用它们。 2. DataLoaders中的进程数 ...