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...
class MnistDataModule(pl.LightningDataModule): # 用于加载数据模块 def __init__(self, data_dir, batch_size, num_workers): # 这里定义一些超参数并初始化 super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers def prepare_data(self): ...
# 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, batch_size = 4,...
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...
2、我修改train.py中几个参数如下,batch_size是为了极大利用显卡显存,cache是为了将图片缓冲到ram中使用,workes是为了打开多线程计算。 经过测试,这里改动之后还是没有快起来,于是,我开始寻找这个dataloader这个函数,发现他是把utils/datasets.py文件打包成了dataloader,如下。
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...
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...
# My data Loader parametersDataLoader( train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=n_workers, persistent_workers=True, pin_memory=True,)因此，有两种可能性：Pytorch Lightning kill 掉 worker，没有考虑 persistent_workers 参数；问题出在别的地方。我在 GitHub 上创建了一个 issue，希望 ...
等价Lightning代码:def training_step(self, batch, batch_idx):prediction = ...return prediction def training_epoch_end(self, training_step_outputs):for prediction in predictions:# do something with these 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。