pytorch-lightning:v1.3.7 bash home/pl_examples/run_examples-args.sh --gpus 1 --max_epochs 5 --batch_size 1024 # for 4 GPUs docker run --rm -it nvcr.io/partners/gridai/pytorch-lightning:v1.3.7 bash home/pl_examples/run_examples-args.sh --gpus 4 --max_epochs 5 --batch_size ...
5 多卡训练实践 5.1 注意事项 dp模式下batch_size是总共卡数,需要batch_size*gpu_num ddp模式下batch_size是单个机子, 无需增大 learnring_rate调整,learning_rate一般需要线性scale, 推荐采用增大sqrt()倍 在ddp模式开启sync_batchnorm=True, 提升模型精度 5.2 训练加速 关闭不需要的操作,当模型中所有参数都参与...
可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点。 一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。 一,pytorch-lightning的设计...
即把可以把模型拆分到不同GPU上，这样可以训练更多的模型，适用于单卡一个 batch size =1 都 OOM。
deftrain_dataloader(self):returnDataLoader(self.train_dataset,batch_size=self.batch_size,shuffle=False,num_workers=0)defval_dataloader(self):returnDataLoader(self.val_dataset,batch_size=self.batch_size,shuffle=False)deftest_dataloader(self):returnDataLoader(self.test_dataset,batch_size=1,shuffle=True...
# build your modelclassCustomMNIST(LightningModule):def__init__(self):super().__init__()# mnist imagesare(1,28,28)(channels,width,height)self.layer1=torch.nn.Linear(28*28,128)self.layer2=torch.nn.Linear(128,256)self.layer3=torch.nn.Linear(256,10)defforward(self,x):batch_size,chan...
DownLoader类是pytorch提供的迭代器,可以将每一条数据样本拼接成一个batch,并提供多线程加速优化和数据打乱操作 #定义迭代器 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = train_data, batch_size = 4, shuffle = True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = test_data, ...
通过在 PyTorch Lightning 中设置混合精度标志,框架会在可能的情况下自动使用半精度,同时在其他地方保留单精度。通过最少的代码修改,能够将模型训练时间提高 1.5 到 2 倍。 提前停止 模型需要训练大量的 epoch,但实际上模型在训练过程的早期就很可能过度拟合了训练数据。因此,需要在训练管道中实施提前停止。提前...
需要修改batch-size,原来是16,改为12试试。 可以运行了。完美。 三、查看GPU训练进展 当然也可以调出cmd,输入nvidia-smi即可。 四、优化训练进程 由上图也可以看到,GPU在等CPU传数据过来才执行计算,所以GPU利用率不高,且GPU未达到最佳计算能力。训练起来很慢很慢,一个epoch要17分钟,300个就要300*17/60=85小时...
>>>importpytorch_lightningaspl>>>classLitModel(pl.LightningModule): ...def__init__(self):...super().__init__()...self.l1 = torch.nn.Linear(28*28,10) ...defforward(self, x):...returntorch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...deftraining...