PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具,它可以抽出代码中复杂重复的部分,使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 本文作者 Florian Ernst Ernst 撰写博客详细描述了他发现这个 bug 的过...
model=MyLightningModule()trainer=Trainer()trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader) 如果连validation_step都没有,那val_dataloader也就算了。 伪代码与hooks Hooks页面 deffit(...):on_fit_start()ifglobal_rank==0:# prepare data is called on GLOBAL_ZERO onlyprepare_data()forgpu/tpuingpu/t...
from torch.utils.data import DataLoader, random_split import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64), nn.R...
# 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 Li...
val_loader = data.DataLoader(valdata, batch_size=16, shuffle=False, drop_last=False, pin_memory=True, num_workers=8) model = CVModule() logger = TensorBoardLogger("./lightning_logs", name="test") trainer = pl.Trainer(max_epochs=2, accelerator='gpu', devices=1, logger=logger, callback...
trainer.fit(model, dataloaders=train_loader)def validate():model = LitAutoEncoder() # 实例化模型result = trainer.validate(model, dataloaders=test_loader)return result最后,我们可以在PyTorch Lightning中训练我们的模型:ppl.seed_everything(123)trainer = pl.Trainer(gpus=1 if torch.cuda.is_available(...
# 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。
# My data Loader parameters DataLoader( 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;
data_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=True, # num_workers=4, collate_fn=utils.collate_fn) params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, ...
4. 学习率调度(Learning Rate Schedulers) 学习率调度是训练深度学习模型的重要策略之一,PyTorch Lightning 支持多种学习率调度策略,如Cosine Annealing、Step LR等,可以帮助模型更快地收敛。 5. 数据模块(Data Modules) 数据模块允许你将数据处理逻辑封装在一个独立的类中,这使得数据加载、预处理和数据增强等操作更加...