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...
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中的类继承自pytorch_lightning.LightningModule,可以看作是实现模型的整个系统,这个类中需要将模型实现,或是将已有的模型实例化;同时需要对模型训练、验证、测试时的具体操作进行实现 继承pytorch_lightning.LightningModule类时强制要求重写下面三种方法 class FCN(pytorch_lightning.LightningModule): def _...
test_loader = data.DataLoader(test_set, batch_size=args.batch_size, shuffle=False, drop_last=False, num_workers=8) return train_loader, val_loader, test_loader 模型构建 这里直接使用pytorch提供的ResNet-50,然后采用继承pl.LightningModule的类CIFARModule来包裹真正的模型类ResNet50,这样的好处就是,不...
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!
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, ...
frompytorch_lightningimportTrainer# 设置 Trainer,使用 ddp 并指定 GPU 数量trainer=Trainer(accelerator='gpu',gpus=2,strategy='ddp')# DDP为分布式数据并行 1. 2. 3. 4. 5. 运行分布式训练 最后,我们通过以下代码启动训练过程: # 实例化模型model=MNISTModel()# 开始训练trainer.fit(model,train_loader) ...
# 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;