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 _...
首先,我们需要导入一些必要的模块,包括 PyTorch、PyTorch Lightning 以及其他辅助库。 ```python3 import os import torch import torch.nn.functional as F fromtorch.utils.dataimport DataLoader, random_split from torchvision import transforms from torchvision.datasets import MNIST import pytorch_lightning as pl ...
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。 但有没有比一个GPU更好的方法?或许答案就是:...
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...
lightning 提供了一种设置全局随机数种子的方法,能把 numpy、python 和 torch 的随机数种子都固定住,很适合调参。 若dataloader 设置了多 worker,这个方法也能照顾到。保证每次重置获取的 batch 都一样。 importpytorch_lightningaspl pl.seed_everything(42, workers=True)...
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!
有些时候也会定义collate_fn函数,在DataLoader创建时传入collate_fn参数,用于对Dataset进处理(但实际上一般是在Dataset类中定义,根据Dataset的属性类个性化配置)。 三、常见问题 参考网站: pytorch_lightning 全程笔记 - 知乎 (zhihu.com) Pytorch Lightning 完全攻略 - 知乎 (zhihu.com) ...
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...
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=...
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = train_data, batch_size = 4, shuffle = True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = test_data, batch_size = 4, shuffle = True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3 定义网络 ...