下面就来说说koila背后的工作原理。“CUDA error: out of memory”这个报错通常发生在前向传递（forward pass）中，因为这时需要保存很多临时变量。koila的灵感来自TensorFlow的静态/懒惰评估（static/lazy evaluation）。它通过构建图，并仅在必要时运行访问所有相关信息，来确定模型真正需要多少资源。而只需计算临时变量...
from torch.utils.data import DataLoader, random_split import pytorch_lightning as pl class MyExampleModel(pl.LightningModule): def __init__(self, args): super().__init__() dataset = MNIST(os.getcwd(), download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_dataset, val_dataset, test_dataset...
下面就来说说koila背后的工作原理。 “CUDA error: out of memory”这个报错通常发生在前向传递(forward pass)中,因为这时需要保存很多临时变量。 koila的灵感来自TensorFlow的静态/懒惰评估(static/lazy evaluation)。 它通过构建图,并仅在必要时运行访问所有相关信息,来确定模型真正需要多少资源。 而只需计算临时变量...
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...
这里尝试一下网上找到pyorch模型训练加速技巧,尝试一下,看看加速的效果,然后尽可能分析一下加速在哪个地方。 1.有时我们会发现,使用Pytorch的模型,训着训着,越来慢了或者outofmemory,这时我们该怎么解决呢? 主要是因为,模型可能在不断的产生临时变量,这个时候,我们可以设置程序每隔多少次进行一次清除操作:torch.cuda...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
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。 02 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, ...
Luca Antiga,grid.ai 的首席技术官, PyTorch Lightning 的主要维护者之一: "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。" 动机 ...
在lightning中,全部都给你做好了,只需要设置accumulate_grad_batches=16: trainer = Trainer(accumulate_grad_batches=16) trainer.fit(model) 5.保留的计算图 一个最简单撑爆你的内存的方法是为了记录日志存储你的loss。 losses = [] ... losses.append(loss...
# copy model on each GPU and give a fourth of the batch to eachmodel = DataParallel(model, devices=[0, 1, 2 ,3])# out has 4 outputs (one for each gpu)out = model(x.cuda(0))在lightning中，你只需要增加GPUs的数量，然后告诉trainer，其他什么都不用做。# ask lightning to use 4 GPUs...