如果没有Lightning,最后一条建议可能很难实现,但你可以使用cprofiler这样的工具来实现。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 Trainer(profile=True) 可以给出这样的输出: 或者是高级的profiler: profiler = Advance...
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...
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个输入args控制不同的部分。 同理,在mode...
🐛 Bug When using profiler="PyTorch", memory usage (as measured by vm_percent) will keep increasing until running out of memory. To Reproduce No code yet, but will try to make an example. Just wanted to make this public info. Expected beh...
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...
PyTorch Lightning 1.6.0dev documentationpytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/trainer.html Trainer可接受的全部参数如下 Trainer.__init__( logger=True, checkpoint_callback=None, enable_checkpointing=True, callbacks=None, default_root_dir=None, gradient_clip_val=None, gradient_clip_algor...
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...
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...
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...
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:...