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...
通过precision可以设置 double (64), float (32), bfloat16 ("bf16"), half (16) 精度的训练。默认是float(32) 标准精度,bfloat16 ("bf16")是混合精度。如果选择 half(16) 半精度,并同时增大batch_size为原来2倍, 通常训练速度会提升3倍左右。 %%time #半精度 !python3 mnist_cnn.py --precision=1...
5,使用半精度(precision=16) 通过precision可以设置 double (64), float (32), bfloat16 ("bf16"), half (16) 精度的训练。 默认是float(32) 标准精度,bfloat16 ("bf16")是混合精度。 如果选择 half(16) 半精度,并同时增大batch_size为原来2倍, 通常训练速度会提升3倍左右。 代码语言:javascript 代码...
deftraining_step(self,batch,batch_idx,opt_idx):(opt_a,opt_b,opt_c)=self.optimizers()loss_a=self.generator(batch[0])# usethisinsteadofloss.backward so we can automate half # precision,etc...self.manual_backward(loss_a,opt_a,retain_graph=True)self.manual_backward(loss_a,opt_a)opt_a...
zero_grad() # use `manual_backward()` instead of `loss.backward` to automate half precision, etc... self.manual_backward(loss_a) opt_a.step() loss_b = self.discriminator(batch) opt_b.zero_grad() self.manual_backward(loss_b) opt_b.step() 不同的地方就两个 # access your ...
分离硬件和代码、稳定 API,PyTorch Lightning 1.0.0 版本正式发布 还记得那个看起来像 Keras 的轻量版 PyTorch 框架 Lightning 吗?它终于出了 1.0.0 版本,并增添了很多新功能,在度量、优化、日志记录、数据流、检查点等方面均进行了完善。 Keras 和 PyTorch 都是对初学者非常友好的深度学习框架,两者各有优势,很...
pytorch_lightning.metrics 是一种 Metrics API,旨在在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中轻松地进行度量指标的开发和使用。更新后的 API 提供了一种内置方法,可针对每个步骤跨多个 GPU(进程)计算指标,同时存储统计信息。这可以让用户在一个阶段结束时计算指标,而无需担心任何与分布式后端相关的复杂度。
trainer = pl.Trainer(gpus=2, precision=16) 1. 2. # Train on TPUs trainer = pl.Trainer(tpu_cores=8) 1. 2. 无需修改代码中的任意一行,就可以使用上面的代码执行以下操作。 # train on TPUs using 16 bit precision # using only half the training data and checking validation every quarter of...
Added class LightningDataModule (#2668) Added support for PyTorch 1.6 (#2745) Added call DataModule hooks implicitly in trainer (#2755) Added support for Mean in DDP Sync (#2568) Added remaining sklearn metrics: AveragePrecision, BalancedAccuracy, CohenKappaScore, DCG, Hamming, Hinge, Jaccard,...
precision: Full precision (32), half precision (16). weights_summary: Prints a summary of the weights when training begins. weights_save_path: Where to save weights if specified. Will override default_root_dir for checkpoints only. Use this if for whatever reason you need the checkpoints st...