其中前半部分计算cuda_record的Event减去cuda_time_0的Event的时间差;后半部分计算cuda_time_0的cpu_ns_减去start_record的cpu_ns_的时间差;假设:cuda_time_0的Event和其cpu_ns_是几乎同时时刻!目的:总体等价于cuda_record的Event在GPU上执行到的时刻相对于start_record的cpu_ns_的时间差;为什么需要后半部分:因...
lightning_fabric.utilities.exceptions.MisconfigurationException: You called `self.log(val_reg_loss_refine, ...)` twice in `validation_step` with different arguments. This is not allowed 临时解决方案:进入到conda环境的对应文件夹中,修改result.py envs/xxxx/lib/python3.8/site-packages/pytorch_lightning...
原因是调用trainer.log_dir的时候,lightning会在所有节点做一次同步。因此必须所有节点都有这个log_dir的调用。只在主进程调用就会使程序卡死在这里。 这个最坑的地方在于,调用一次trainer.log_dir实在是太不起眼的操作了。而且要保存就意味着你还会有一些模型和数据相关的操作,一旦发生这个问题很难直接定位到这里,会...
如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
PyTorch Lightning log使用 pytorch lsrm 目录 1. LSTM原理 1.1 Recurrent Neural Network 1.2 LSTM Network 1.3 The Core Idea Behind LSTMs 1.4 三个门控开关 1.4.1 LSTM:Forget gate 1.4.2 LSTM:Input gate and Cell state 1.4.3 LSTM:Output gate...
github地址:https://github.com/Lightning-AI/lightning API:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/index.html PyTotrch具有简单好用的特点,但对于较复杂的任务可能会出现一些问题,且花费的时间也更长。 PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使...
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。 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, 而系统定义了一组模型如何相互交互,如GAN(生...
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。 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, 而系统定...
输出log信息 resume training 即重载训练,我们希望可以接着上一次的epoch继续训练 记录模型训练的过程(通常使用tensorboard) 设置seed,即保证训练过程可以复制 2 如何将PyTorch代码组织到Lightning中 使用PyTorch Lightning组织代码可以使您的代码: 保留所有灵活...
PyTorch已经足够简单易用,但是简单易用不等于方便快捷。特别是做大量实验的时候,很多东西都会变得复杂,代码也会变得庞大,这时候就容易出错。针对这个问题,就有了PyTorch Lightning。它可以重构你的PyTorch代码,抽出复杂重复部分,让你专注于核心的构建,让你的实验更