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...
PyTorch Lightning 提供了模型检查点功能,可以定期保存模型的状态,使得即使在训练中断后也可以从中断处继续训练。 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和modle两个文件夹中放入__init__.py文件,做成包。这样方便导入。两个init文件分别是: from .data_interface import DInterface from .model_interface import MInterface 在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,se...
官网地址是:lightning.ai/ pip进行安装:pip show pytorch_lightning 下面使用MNIST来展示如何使用pytorch_lightning来简化自己的代码 2.1 数据模块LightningDataModule 通常情况下,我们需要做一些预处理,以及在定义完自己的dataset后,需要定义dataloader,这里可以直接继承LightningDataModule模块,直接重写其中的方法即可。 class...
在这种情况下，可以包括一个完整的数据模块定义：classMyDataModule(LightningDataModule):def__init__(...
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, ...
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(...
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!
# 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;
pytorch-lightning入门(一)—— 初了解如何从Pytorch 到 Pytorch Lightning (二) | 简要介绍 文章目录 SET SEED dataloader training testing 测试结果显示 import torch from torch import nn import pytorch_lightning as pl from torch.utils.data import DataLoader, random_split ...