只有当你的模型中所有参数都参与训练,可以开启find_unused_parameters=False,加快训练速度。在pl中你只需要设置stratyge=ddp_find_unused_parameters_false即可。 设置锁页内存,pl中通过设置trainer的参数pin_memory=True。 使用半精度训练,在pl中通过设置trainer的参数precison=16。 使用APEX加速,在pl中先通过设置amp_b...
from pytorch_lightning.plugins import DDPPlugin trainer = pl.Trainer( ..., strategy=DDPPlugin(find_unused_parameters=False), ) See the stable version of docs (not latest) here: https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/stable/guides/speed.html?highlight=find_unused_parameters#when-using-ddp...
classMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,data_dir:str="./minist/",batch_size:int=32,num_workers:int=4):super().__init__()self.data_dir=data_dir self.batch_size=batch_size self.num_workers=num_workers defsetup(self,stage=None):transform=T.Compose([T.ToTensor()]...
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...
find_unused_parameters=False是一个常用的配置,用于在某些情况下避免未使用的参数导致的错误。 4. 编写和调整多卡训练的代码 在进行多卡训练时,你通常不需要对模型代码进行太多修改。PyTorch Lightning会自动处理数据的并行处理和模型参数的同步更新。然而,你需要注意以下几点: 确保你的数据加载器(DataLoader)能够处理多...
ddp = DDPPlugin(find_unused_parameters=True) trainer = Trainer(..., plugins=[ddp]) Or by using the new registry cc@Borda@justusschock@kaushikb11@awaelchli@akihironitta@rohitgr7@Queuecumber Pitch Remove this default here:https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning/blob/39274273a4c0a8...
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...
# strategy="ddp_find_unused_parameters_false" ) # 训练 if not _config["test_only"]: trainer.fit(model, datamodule=dm) # 调用agent函数,这是第四步:运行 wandb.agent(sweep_id, train, count=50) total_time = time.time() - start_time ...
kwargs = DDPK(find_unused_parameters=True) accelerator = accelerate.Accelerator(kwargs_handlers=[kwargs]) 总体来说,accelerator这个库基本已经满足使用Pytorch进行分布训练的需求。 而且十分的符合huggingface的风格,把某个小项目做到最好用,类似的还有transformers, tokenizers, datasets等等。
TorchDynamo 通过为每个“桶”编译单独的子图,并允许子图外部和子图之间进行通信,得以恢复原来的性能。目前还需要设置static_graph=True和 find_unused_parameters=True才能编译模式下开启 DDP,但这些不会是长期要求。 有关DDP + TorchDynamo 的方法和结果的更多详细信息,请参阅这篇文章:https://dev-discuss.pytorch....