最近使用Pytorch_lightning运行多机多卡,发现了一个很奇怪的问题。 我在配置Trainer的时候,使用的是2nodes,2devices,但是在实际运行的时候,却只有2nodes,1device在跑代码。 随后我扒了扒pytorch_lightning的源码,发现在运行过程中实际上是Strategy的set_world_ranks这个方法设置了程序认为的总卡数大小,而这里面最核心的...
在PyTorch Lightning中，模型默认是在CPU上运行的，但你也可以轻松地将其移至GPU上运行。如果你的模型或...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。 main.py函数只负责: 定义parser,添加parse项。 选...
使用类似下面的指令安装 PyTorch Lightning。 python -m pip install lightning 完成后就可以在 Python 脚本里import pytorch_lightning了。 快速开始# PyTorch Lightning 的宗旨是:all in one。 不使用任何框架,写出来的训练代码会像是这样: writer = SummaryWriter() model = ResNet18().to(device) optimizer = ...
device = torch.device('cuda:0') model.to(device) dataset = PennFudanDataset("D:/pytorch/PennFudanPed") data_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=True, # num_workers=4, collate_fn=utils.collate_fn) ...
https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/11902 最主要的参数是devices和num_nodes。 其中devices如果输入一个正整数的话,表示使用多少张卡来训练。如果输入的是一个列表,则和从零开始的device_id对应上了。 num_nodes尤指你的集群中主机的数目,如果你使用的是单机多卡,num_nodes保持1就行了。
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而系统定...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
import pytorch_lightning as pl from transformers import ( AutoModelForSequenceClassification, AutoConfig, AutoTokenizer ) class ONNXPredictor: def __init__(self, onnx_client, config): self.device = "cpu" self.client = onnx_client self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrai...