GitHub 地址：https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning/issues/10389 寻找问题根源 Lightning 的 profiler 与上下文管理器一起运行并计算给定块花费的时间。它可以轻松搜索特定的 profiler 操作，以运行「run_training_epoch」为例 。我开始探究 Lightning 源码，查看导致循环（loops）变慢的指令，我发现了...
Lightning 的profiler与上下文管理器一起运行并计算给定块花费的时间。它可以轻松搜索特定的 profiler 操作,以运行「run_training_epoch」为例 。 我开始探究 Lightning 源码,查看导致循环(loops)变慢的指令,我发现了一些问题:Loop.run 调用 Loop.on_run_start、Loop.on_run_start 重新加载dataloader,如下图所示: Lo...
GitHub 地址:https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning/issues/10389 寻找问题根源 Lightning 的 profiler 与上下文管理器一起运行并计算给定块花费的时间。它可以轻松搜索特定的 profiler 操作,以运行「run_training_epoch」为例 。 我开始探究 Lightning 源码,查看导致循环(loops)变慢的指令,我发现了一些...
GitHub 地址:https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning/issues/10389 寻找问题根源 Lightning 的 profiler 与上下文管理器一起运行并计算给定块花费的时间。它可以轻松搜索特定的 profiler 操作,以运行「run_training_epoch」为例 。 我开始探究 Lightning 源码,查看导致循环(loops)变慢的指令,我发现了一些...
一,pytorch-lightning的设计哲学 二,pytorch-lightning使用范例 1,准备数据 2,定义模型 3,训练模型 4,评估模型 5,使用模型 6,保存模型 三,训练加速技巧 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...
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...
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...
PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具,它可以抽出代码中复杂重复的部分,使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 本文作者 Florian Ernst ...
self.training_step_outputs.clear() # free memory3.3 Validation3.3.1 Validation Loop要在训练时激活验证循环,重写validation_step()函数。class LitModel(pl.LightningModule): def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch y_hat = self.model(x) loss = F.cross_entropy(y_hat, y) ...
然而,在Lightning中,你可以通过两种方式获得所有在训练期间所做的调用的总结: 首先,内置的basic profiler 复制 Trainer(profile=True) 1. 可以给出这样的输出: 或者是高级的profiler: 复制 profiler=AdvancedProfiler()trainer=Trainer(profilerprofiler=profiler) 1. 2. 得到更小粒度的结果:...