classMyDataModule(LightningDataModule): def __init__(self, batch_size=32, num_workers=4): super().__init__() self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers # 定义数据集 self.train_data = torch.randn(
1、将DataLoader中的num_workers参数设置为CPU的数量。 2、当与GPU一起工作时,将DataLoader中的pin_memory参数设置为True。这可以将数据分配到页锁定的内存中,从而加快数据传输到GPU的速度。 使用分布式数据并行的多GPU训练 与CPU相比,GPU已经大大加速了训练和推理时间。 但有没有比一个GPU更好的方法?或许答案就是:...
class MnistDataModule(pl.LightningDataModule): # 用于加载数据模块 def __init__(self, data_dir, batch_size, num_workers): # 这里定义一些超参数并初始化 super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers def prepare_data(self): ...
1、最终提速参数 我后续又做了改变,适当减小num_workers=10, 让cpu在它训练时我可以做别的事。batch-size=10,为了训练完能够完成其他图像的绘制与保存。 workers=16,这个修改为8或者16,gpu就很稳了,不是跳动的了,但是训练时间仍然需要2个多小时,我估计也是上限了吧,毕竟gpu基本都是满载运行了。 至此,就算训练...
下面我们使用minist图片分类问题为例,演示pytorch-lightning的最佳实践。 1,准备数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 classMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,data_dir:str="./minist/",batch_size:int=32,num_workers:int=4):super().__init_...
种子初始化错误困扰着许多开源深度学习项目。为避免该错误,请在 `worker_init_fn` 中定义工作进程的进程种子。从 PyTorch Lightning 1.3 开始,这会使用 `seed_everything(123, workers=True)` 自动处理。 从PyTorch 1.8 开始,可以使用可选的 `prefetch_factor` 参数更好地控制加载性能行为。将此设置为更高的整数...
num_workers=0, pin_memory=True, ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 三、测试 按照步骤二进行相关修改,然后按F5启动调试,此时在终端中输入命令 nvidia-smi 1. 查看GPU使用情况,如下图所示: 这个时候可以看到我的4块GPU中的第1块已经高负荷运行起来了,而且我也可以在VS Code中顺利的进行单步debug了。
# My data Loader parametersDataLoader( train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=n_workers, persistent_workers=True, pin_memory=True,)因此，有两种可能性：Pytorch Lightning kill 掉 worker，没有考虑 persistent_workers 参数；问题出在别的地方。我在 GitHub 上创建了一个 issue，希望 ...
1、将DataLoader中的num_workers参数设置为CPU的数量。2、当与GPU一起工作时，将DataLoader中的pin_memory参数设置为True。这可以将数据分配到页锁定的内存中，从而加快数据传输到GPU的速度。使用分布式数据并行的多GPU训练 与CPU相比，GPU已经大大加速了训练和推理时间。但有没有比一个GPU更好的方法？或许答案就是：...
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.conv1 = nn.Conv2d(1,32,3,1) ...