env用于设置环境变量。具体debug时,建议只用1个GPU来进行调试,所以nproc_per_node设置为1,CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0。 到这里如果直接按F5调式运行,可以勉强运行起来,如下所示: 但是会发现一直卡在这里,然后在终端中输入命令nvidia-smi,效果如下: 我的GPU没有一个正常运行起来的,每一个使用率全部是0%,但是这个时候程序也
1. Dataset num_workers = 0 2. pytorch_lightning 使用CPU,然后在training_step中加上:import pdb; pdb.set_trace()
训练器能处理Lightning自动化部分的代码核心逻辑，它会在训练过程中提取出最佳实践。基本的用法是像这样：只要确保它的正确执行，只需一个Trainer，计算集群（SLURM），Debug，分布式训练就通通不在话下了。One More Thing 你可能会问，为什么要搞一个Lightning呢，用fast.ai不好吗？作者小哥表示，Lightning和fast.ai...
加载你的PyTorch Lightning项目。 在代码编辑器中,找到你设置断点的位置。 点击编辑器左侧的边栏(行号旁边),你会看到一个红点,这表示断点已经设置成功。 点击右上角的“Debug”按钮,启动调试会话。 程序将运行,并在遇到断点时暂停。 使用pdb进行调试 确保你的代码中没有其他pdb.set_trace()调用,或者你可以注释掉...
这个PyTorch轻量级包装器,就是PyTorch Lightning。 有了这样一个快速研究框架,使用者只需关注核心训练和验证逻辑,繁琐的工程细节通通自动化一键完成,既能保证核心训练逻辑的正确性,又能保证最佳的实践体验。 像闪电一样迅疾 所以,Lightning到底有多好用? 在这张图中,灰色部分代表Lightning能自动完成的部分,而蓝色的部分...
Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时,感觉它很重很难学,而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early ...
首先我们在优化器的部分打上断点,然后Debug后执行step into,如下图所示: 执行完后step into会发现已经进入到了sgd.py中,根据SGD类的定义,我们可以知道SGD是继承子Optimizer的。然后执行step over到调用父类初始化函数那一行后,再次执行step into进入。 进入后,可以看到在__init__函数中首先创建一些空有序字典: 然...
from pytorch_lightning import Trainermoder = LightningTemplate()trainer = Trainer() trainer.fit(model) 只要确保它的正确执行,只需一个Trainer,计算集群(SLURM),Debug,分布式训练就通通不在话下了。 from pytorch_lightning import Trainer from test_tube import Experiment model = CoolModel() exp = Experime...
 总结 编写好的代码从组织开始。PyTorch Lightning通过删除围绕训练循环工程、检查点保存、日志记录等的样板代码来处理这一部分。剩下的是实际的研究代码:模型、优化和数据加载。如果某些东西没有按照我们...
高效且训练速度快。Lightning还允许使用PyTorch的所有多进程和并行工作技巧(如DDP),而无需编写额外的代码。 内置开发工具,如健全性检查(用于验证和训练循环以及模型架构)、即时创建过拟合数据集、早停回调、最佳权重管理等。例如https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.html ...