数据并行(Data Parallelism):数据并行是最常见的多 GPU 训练方式,PyTorch Lightning 默认使用 Distributed Data Parallel (DDP) 策略。DDP 将数据分片到多个 GPU 上,每个 GPU 独立计算梯度,然后同步梯度更新模型。 混合精度训练 参考 ^https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning?tab=readme-ov-file ^https...
在一般的 PyTorch 代码中，我们通过使用 hfai.nn.parallel.DistributedDataParallel 替换 PyTorch 自带的 t...
PyTorch Lightning的实现方式 importpytorch_lightningaspl importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim fromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDataset # 定义Lightning模块 classLightningModel(pl.LightningModule): def__init__(self,model): super(LightningModel,self).__init__() self.model=model ...
PyTorch 2.0的推出将有助于加速深度学习和人工智能应用的发展，Lightning AI的首席技术官和PyTorch Lightning的主要维护者之一Luca Antiga表示:「PyTorch 2.0 体现了深度学习框架的未来。不需要用户干预即可捕获PyTorch 程序，开箱即用的程序生成，以及巨大的设备加速，这种可能性为人工智能开发人员打开了一个全新的维度。
model.cuda(0) x = x.cuda(0) distributed = DistributedParallel(model) with gpu_zero: download_data() dist.barrier() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 剩下的就是非必要代码,有助于研究项目,但是与研究项目无关,可能是检查梯度、记录到张量板。此代码由Callbacks抽象出来。
import resnetmodel = resnet.__dict__[args.arch](pretrained=args.pretrained)ts.nn.ParallelLinear.convert_parallel_linear( model, dim=args.model_parallel_dim)print("=> paralleling model'{}'".format(args.arch))此外，不要忘记损失函数 torchshard.nn.ParallelCrossEntropy ，该损失函数可以根据输入...
x = x.cuda(0)distributed=DistributedParallel(model)with gpu_zero: download_data()dist.barrier() 剩下的就是非必要代码,有助于研究项目,但是与研究项目无关,可能是检查梯度、记录到张量板。此代码由Callbacks抽象出来。 #logsamples z = Q.rsample() ...
model.cuda(0)x=x.cuda(0)distributed=DistributedParallel(model)withgpu_zero:download_data()dist.barrier() 剩下的就是非必要代码,有助于研究项目,但是与研究项目无关,可能是检查梯度、记录到张量板。此代码由Callbacks抽象出来。 代码语言:javascript ...
敏捷开发与MLOps:PyTorch Lightning等项目有助于企业实施MLOps(Machine Learning Operations),实现从模型开发到测试、上线、监控和维护的全流程自动化管理。 跨团队协作与教育:由于Python语言的普及度高和易读性好,PyTorch成为多学科团队间沟通交流的桥梁,方便数据科学家、机器学习工程师以及软件工程师协同工作。
model.cuda(0)x = x.cuda(0) distributed = DistributedParallel(model) with gpu_zero:download_data() dist.barrier() 剩下的就是非必要代码,有助于研究项目,但是与研究项目无关,可能是检查梯度、记录到张量板。此代码由Callbacks抽象出来。 # log samplesz = Q.rsample()generated = decoder(z)self.expe...