Trainer(distributed_backend='dp') 一键导出模型训练过程中记录的loss 在训练过程当中,我们会用 self.log 函数去把训练的loss 和 校验的loss 等信息保存起来,下面就是我写的代码,一键导出某个训练模型中的所有log 数据,支持一键保存成excel,不同的loss 保存到同一个excel 文件中的不同表格
可以通过设置distributed_backend为ddp或ddp2来实现这一点trainer = Trainer(gpus=1, distributed_backend=...
from torch.utils.data import DataLoader, random_split import pytorch_lightning as pl class MyExampleModel(pl.LightningModule): def __init__(self, args): super().__init__() dataset = MNIST(os.getcwd(), download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_dataset, val_dataset, test_dataset...
As I understood thatdistributed_backendhad been removed in 1.5.0, this error should not have popped up. Environment PyTorch Lightning Version (e.g., 1.5.0): 1.5.10, 1.6.0dev PyTorch Version (e.g., 1.10): 1.10.0+cu111 Python version (e.g., 3.9): 3.7 ...
Lightning的统一结构使得在现有项目的基础上进行构建和理解变得非常容易。 Lightning 自动化的代码是用经过全面测试、定期维护并遵循ML最佳实践的高质量代码构建的。 DQN 在我们进入代码之前,让我们快速回顾一下DQN的功能。DQN通过学习在特定状态下执行每个操作的值来学习给定环境的最佳策略。这些值称为Q值。
以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构建网络(源码来自PyTorch中的example库)。 classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1,32,3,1) ...
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, ...
然后在我们的主方法中,我们用指定的参数初始化dqnlighting模型。接下来是Lightning训练器的设置。 在这里,我们设置教练过程使用GPU。如果您没有访问GPU的权限,请从培训器中删除“GPU”和“distributed_backend”参数。这种模式训练非常快,即使是使用CPU,所以为了在运行过程中观察Lightning,我们将关闭早停机制。
在Lightning中, 使用16位很简单(https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/Trainer/Distributed%20training/?source=post_page---#16-bit-mixed-precision),不需对你的模型做任何修改,也不用完成上述操作。 8. 移至多GPU 现在,事情就变得有意思...
我们为MNIST定义LightningModel并使用Trainer来训练模型。 frompytorch_lightningimportTrainer model = LightningModule(…) trainer = Trainer() trainer.fit(model) 1. DataLoaders 这可能是最容易获得速度增益的地方。保存h5py或numpy文件以加速数据加载的时代已经一去不复返了,使用Pytorch dataloader加载图像数据很简单...