预测调用,可以定义一个dataloader,也可以定义测试的数据模块,同时也能直接对单一一个tensor作为输入,进行预测: rs = trainer.predict(mnist_model, dataloaders=test_loader) rs = trainer.predict(mnist_model, datamodule=test_datamodule) 三. 分布式训练 pytorch_lightning也支持分布式,但是它只支持pytorch原生的DDP...
LightningModule): def __init__(self, args): super().__init__() self.train_dataset = ... self.val_dataset = ... self.test_dataset = ... ... def train_dataloader(self): return DataLoader(self.train_dataset, batch_size=self.batch_size, shuffle=False, num_workers=0) def val_...
test_dataloader() test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构建网络(源码来自PyTorch中的example库)。 classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() self.conv...
return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=self.batch_size, num_workers=3) DataModule 的 train_dataloader() 检索训练 DataLoader。 pl.LightningModule training_step() 在从训练 DataLoader 获得的小批量上运行前向传播和反向传播。该方法重复调用,直到训练 DataLoader 中的所有样本都被看到一次。 pl.Lightn...
multi-GPU训练 半精度训练 TPU 训练 将训练细节进行抽象,从而可以快速迭代 1. 简单介绍 PyTorch lightning 是为AI相关的专业的研究人员、研究生、博士等人群开发的。PyTorch就是William Falcon在他的博士阶段创建的,目标是让AI研究扩展性更强,忽略一些耗费时间的细节。
from torch.utils.data import DataLoader, random_split import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( ...
DataLoader中的进程数 批尺寸 累积梯度 保留计算图 转至单GPU 16位混合精度训练 转至多GPU(模型复制) 转至多GPU节点(8+GPUs) 有关模型加速的思考和技巧 Pytorch-Lightning 文中讨论的各种优化,都可以在Pytorch-Lightning找到:https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning?source=post_page Lightning是基于Pyto...
torch.utils.data.DataLoader：创建一个数据迭代器，用于并行处理数据的加载和预处理。torch.utils.data.distributed.DistributedSampler：类似于 torch.utils.data.DistributedSampler，但设计用于与 DistributedDataParallel 类一起使用。 通过使用 DistributedSampler，可以确保在使用DistributedDataParallel 进行训练时，每个设备...
MultilabelF1Scoreas the evaluation metric. Adamoptimizer. MultiStepLr LR scheduler that decays the learning rate at the halfway point in training. class ProteinModel(pl.LightningModule): def __init__( self, model_name: str, num_classes: int = 10, ...
「Lightning」 使用lightning,您只需设置节点数并提交适当的作业。以下是有关正确配置作业的深入教程:https://medium.com/@_willfalcon/trivial-multi-node-training-with-pytorch-lightning-ff75dfb809bd。 开箱即用的功能是这些你「不需要做任何事情就可以得到」的特性。这意味着你现在可能不需要它们中的大多数功能...