4 Pytorch-Lightning分布式训练 PL框架进行分布式训练,只需要通过修改pl.Trainer()中的参数即可将单机单卡变成多机多卡的训练方式。 4.1 两种训练方式 (1) 单机多卡. 单机多卡时无需指定参数num_nodes: # 使用4块GPU,trainer=pl.Trainer(gpus=4,strategy="dp")# 使用0,1,2号3块GPutrainer=pl.Trainer(gpus=[...
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。 pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于tensorflow. pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能: 可以不必编写自定义循环,只要指定loss计算方法即可。 可以通过callbacks非常方便地添加CheckPoint参数保存、early_stopping 等功能。 可以非常方便地在单CPU、...
从 PyTorch Lightning 1.3 开始,这会使用 `seed_everything(123, workers=True)` 自动处理。 从PyTorch 1.8 开始,可以使用可选的 `prefetch_factor` 参数更好地控制加载性能行为。将此设置为更高的整数以提前加载更多批次,但会占用更大的内存。 使用分布式数据并行进行多 GPU 训练 GPU 为 CPU 的训练和推理...
使用pytorch-lightning漂亮地进行深度学习研究 我用了约80行代码对 pytorch-lightning 做了进一步封装,使得对它不熟悉的用户可以用类似Keras的风格使用它,轻而易举地实现如下功能: 模型训练(cpu,gpu,多GPU) 模型评估 (自定义评估指标) 最优模型参数保存(ModelCheckPoint) 自定义学习率 (lr_schedule) 画出优美的Loss...
通过在PyTorch Lightning中设置混合精度标志(flag),它会在可能的情况下自动使用半精度,而在其他地方保留单精度。 通过最小的代码修改,模型训练的速度可以提升1.5至2倍。 早停法 当我们训练深度学习神经网络的时候,通常希望能获得最好的泛化性能。 但是所有的标准深度学习神经网络结构,比如全连接多层感知机都很容易过拟...
踩雷:我在使用conda命令安装CUDAv11.3对应的PyTorch时候会安装成仅cpu可用的PyTorch(不知何原因),conda安装好像会自动匹配库最新的版本,所以最好是确定好你想要的cudatoolkit以及pytorch的版本最好。 使用pip安装Wheel文件可以一定程度避免出错,还可在PyTorch的Wheel文件地址下载你需要的特定的PyTorch版本后本地安装(wheel...
not engineering. PyTorch Lightning is just organized PyTorch, but allows you to train your models on CPU, GPUs or multiple nodes without changing your code. Lightning makes state-of-the-art training features trivial to use with a switch of a flag, such as 16-bit precision, model sharding, ...
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能: 可以不必编写自定义循环,只要指定loss计算方法即可。 可以通过callbacks非常方便地添加CheckPoint参数保存、early_stopping 等功能。 可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 02 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而...