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
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...
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False, progress=True, num_classes=num_classes, pretrained_backbone=True) device = torch.device('cuda:0') model.to(device) dataset = PennFudanDataset("D:/pytorch/PennFudanPed") data_loader = torch.utils.data.DataLoader( dat...
classConditioningLightningCLI(LightningCLI):# OPTIMIZER_REGISTRY.classes就是获取被注册过的类# nested_key是配置文件中最上层的命名空间的名字# 向parse传递额外的参数# link到model的optimizer_init和lr_scheduler_initdefadd_arguments_to_parser(self,parser):parser.add_optimizer_args(OPTIMIZER_REGISTRY.classes,ne...
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 = torch.optim.Adam(model.params, lr=1e-3)forepochinrange(num_epochs):fori, batchinenumerate(train_data): ...
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。
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...
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。 02 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, ...
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...
核心操作非常简单,和使用cuda类似,训练前把模型和数据都移动到torch.device("mps")就可以了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from torch import nn import torchvision from torchvision import transforms import torch.nn.functional as F import os,sys,time import numpy as np...