1. 自动混合精度训练(Auto Mixed Precision Training) PyTorch Lightning 支持自动混合精度训练,可以自动识别模型中的浮点运算,并决定何时使用半精度(float16)和何时使用全精度(float32)。这可以显著减少内存占用和加速训练过程。 2. 分布式训练(Distributed Training) PyTorch Lightning 提供了多种分布式训练的方法,包括数...
torch.set_float32_matmul_precision('high') 然后在实例化 trainer 时,传入参数precision='bf16-mixed'即可。参数可选的值随硬件条件改变而变化,请查阅文档。 学习率调度器(scheduler)# 在自定义configure_optimizers()时,除了需要指定 optimizer,还可以设定一个学习率调度器 scheduler。 classLightningModel(L.Lightn...
以混合精度训练为例,如果使用lightning库,源码在lightning.pytorch.plugins.precision.MixedPrecision类中,但如果使用pytorch_lightning + lightning fabric/utility, 源码在lightning_fabric.plugins.precision.amp.py中。 一般不需要自定义,直接传参precision=xx (例如'16-mixed')即可。 (以前的包都叫pytorch_lightning, ...
前面谈到了「float 16-bit」精度训练。需要注意的是,在之前的代码中,指定了 precision="bf16-mixed",而不是 precision="16-mixed"。这两个都是有效的选项。 在这里,"bf16-mixed" 中的「bf16」表示 Brain Floating Point(bfloat16)。谷歌开发了这种格式,用于机器学习和深度学习应用,尤其是在张量处理单元(TPU)...
使用PyTorch Lightning 加快实验周期的六种方法 优化深度学习管道的六种方法: 并行数据加载 多GPU训练 混合精度训练(Mixed precision training) 分片训练(Sharded training) 提前停止(Early stopping) 模型评估和推理期间的优化 对于每一种方法,我们都会简要解释它的工作原理,如何实现它,最后,分享我们是否发现它对我们的项...
gpu上的共有5个stream,其中最主要是computation stream,communication stream,dtype cast stream (mixed precision用)。 可以看出forward阶段,compute kernel和allgather是overlap的,backward过程compute kernel和allgather&reduce_scatter overlap。这里先提一下dtype cast stream,比如混合精度训练fp16+fp32,我们需要把fp32...
1、混合精度训练混合精度训练(mixed-precision)的原理是降低部分变量和运算的精度,一般GPU默认浮点精度为32位,即每个变量占用4个字节内存,可以将浮点精度将为16位,即每个变量2个字节,于是就可以减少一半的内存占用。这样的做法不会缩减模型的规模(参数量),但会降低计算精度,提高训练速度,尤其是在支持TensorCore的GPU...
Features of PyTorch Lightning: Simplifies the codebase through minimal boilerplate code. Offers multi-GPU and distributed training for scalability. Integrates with PyTorch. Encourages organized and modular code. Simplifies complex setups like mixed precision tuning and distributed training. Offers built-in...
Description & Motivation Support for MPS autocasting has recently be added in PyTorch 2.5.0 here and there is an ongoing effort to implement gradient scaling here. PyTorch Lightning does not currently support mixed-precision on MPS devic...
如果你的 GPU 不支持 bfloat16,可以将 precision="bf16-mixed" 更改为 precision="16-mixed"。 多GPU训练和完全分片数据并行 接下来要尝试修改多 GPU 训练。如果我们有多个 GPU 可供使用,这会带来好处,因为它可以让我们的模型训练速度更快。 这里介绍一种更先进的技术 — 完全分片数据并行(Fully Sharded Data...