PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 使用PyPI进行轻松安装 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
预测调用,可以定义一个dataloader,也可以定义测试的数据模块,同时也能直接对单一一个tensor作为输入,进行预测: rs = trainer.predict(mnist_model, dataloaders=test_loader) rs = trainer.predict(mnist_model, datamodule=test_datamodule) 三. 分布式训练 pytorch_lightning也支持分布式,但是它只支持pytorch原生的DDP...
def on_validation_batch_end(self, trainer: Trainer, pl_module: LightningModule, outputs: STEP_OUTPUT | None, batch: Any, batch_idx: int, dataloader_idx: int) -> None: pass ``` * `trainer`中含有所有的已经被aggregate过的、各种通过`pl_module.log/log_dict`记录metrics/loss,可通过`trainer....
lightning 会自动执行scheduler.step()。 trainer.init_module()节省初始化资源# 利用trainer.init_module(),可以避免额外的精度转换,且能直接将模型加载到 GPU(而不是从 CPU 转移)。 trainer = Trainer(accelerator="cuda", precision="16-true")withtrainer.init_module():# models created here will be on G...
1、将DataLoader中的num_workers参数设置为CPU的数量。 2、当与GPU一起工作时,将DataLoader中的pin_memory参数设置为True。这可以将数据分配到页锁定的内存中,从而加快数据传输到GPU的速度。 使用分布式数据并行的多GPU训练 与CPU相比,GPU已经大大加速了训练和推理时间。
接下来是数据的准备部分,代码也是完全相同的,只不过Lightning做了这样的处理。 它将PyTorch代码组织成了4个函数,prepare_data、train_dataloader、val_dataloader、test_dataloader prepare_data 这个功能可以确保在你使用多个GPU的时候,不会下载多个数据集或者对数据进行多重操作。这样所有代码都确保关键部分只从一个GPU调...
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!
接下来,我们将定义训练和验证函数,并在PyTorch Lightning中训练我们的模型。首先,我们需要导入数据集,并使用DataLoader将其分成训练集和测试集:train_dataset = MNIST(root=’./data’, train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)test_dataset = MNIST(root=’./data’, train=False, transform=...
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import faster_rcnn.transforms as T import os class PennFudanDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir): self.root_dir = root_dir self.transforms = T.Compose([T.ToTensor()])
将DataLoader 中的 `num_workers` 参数设置为 CPU 的数量。 使用GPU 时,将 DataLoader 中的 `pin_memory` 参数设置为 True。这会将数据分配到页面锁定内存中,从而加快向 GPU 传输数据的速度。 补充说明: 如果处理流数据(即`IterableDataset`),还需要配置每个worker以独立处理传入的数据。