Model Parallel GPU Trainingpytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/advanced/model_parallel.html
实例化LightningModule子类 实例化定义好的LighningModule子类: model=MyModel() 1. 创建Trainer对象并指定GPU设备 创建一个Trainer对象,并指定在哪块GPU设备上进行训练。可以使用如下代码: trainer=Trainer(gpus=1)# 指定使用1块GPU 1. 这里gpus=1表示使用1块GPU进行训练。如果您有多块GPU,可以使用gpus=2来指定使...
最近想使用多机多卡训练 pytorch lightning(pl)框架写的模型,但是发现网上对 pl ddp 的介绍比较少,所以打算自己来整理一篇。 基础概念介绍: rank:在并行训练中存在多个进程,每一个进程赋予一个 id 叫做这个进程的 rank local_rank:一个 rank 中的多个 GPU 排个序号,叫做 local_rank world_size:全局中 rank 的...
cpu: gpu: 这个时候发现gpu的利用率其实是很低的,只有8%左右,查阅资料: 资料 我们加大batch_size的大小,从32变成64,果然GPU的利用率相应变成了16%,但是风扇转的呼呼的… 时间提高了: 所以提高batch_size果然可以提高速度,是gpu利用率变高
Pytorch Lightning 为每个 GPU 重复主脚本 我有一台带有两个显卡的机器。我想用两者来训练我的模型。为了让我的生活更轻松,我正在使用 pytorch lighting。 当我在没有 GPU 的情况下运行脚本时,一切正常: trainer= Trainer(gpus=None) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)...
这是因为每个GPU将执行相同的PyTorch,从而导致重复。所有在Lightning的代码可以确保关键部件是从所谓的仅一个GPU。 train_dataloader,val_dataloader,test_dataloader 每一个都负责返回适当的数据拆分。Lightning以这种方式进行构造,因此非常清楚如何操作数据。如果曾经阅读用PyTorch编写的随机github代码,则几乎看不到如何操纵数...
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
而在Pytorch Lightning的1.2版本中，便加入了对Shared Training的支持。虽然在小哥的实验过程中，并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。但他认为，这种方法在其它实验中可能会提供帮助，尤其是在不使用单一GPU的大模型方面。模型评估和推理中的优化 在模型评估和推理期间，梯度不需要用于模型的前向传递。因此，...
PyTorch 的 torch.nn.DataParallel 和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 类可以跨多个设备并行训练，而 PyTorch Lightning 库（非官方）为分布式训练和部署提供了一个高级接口。TensorFlow tf.distribute.Strategy：tf.distribute.Strategy API 可跨多个设备和机器并行训练 TensorFlow 模型。 有许多不同的策略可用，...
此外，它还有一些的附加功能，比如你可以在CPU，GPU，多个GPU或TPU上训练模型，而无需更改PyTorch代码的一行；你可以进行16位精度训练，可以使用Tensorboard的五种方式进行记录。这样说，可能不太明显，我们就来直观的比较一下PyTorch与PyTorch Lightning之间的差别吧。PyTorch与PyTorch Lightning比较 直接上图。我们就以构建...