最近想使用多机多卡训练 pytorch lightning(pl)框架写的模型,但是发现网上对 pl ddp 的介绍比较少,所以打算自己来整理一篇。 基础概念介绍: rank:在并行训练中存在多个进程,每一个进程赋予一个 id 叫做这个进程的 rank local_rank:一个 rank 中的多个 GPU 排个序号,叫做 local_rank world_size:全局中 rank 的...
When running under a distributed strategy, Lightning handles the distributed sampler for you by default. 当在分布式策略下运行时,Lightning默认为你处理分布式采样器。 也就是说,当在默认情况下,如果你使用的是DDP strategy,那么pyTorch Lightning会默认给你的数据集类包装一个DistributedSampler。 在官方文档中有具...
2)首先有一种很简单的方式生成一个类,直接用type, Foo = type('Foo', (), {}) 这样就能直接生成一个FOO类。其实就是相当于用type生成了一个FOO类,跟class FOO一个意思,但是平常不这么用。我们怎么动态修改呢?用 关键字__metaclass__就能指定用哪一个类去创建当前类, class MyMetaClass(type): def __...
在PyTorch Lightning中,ddp模式(Distributed Data Parallel)用于在多个GPU上进行分布式训练。 在ddp模式下,PyTorch Lightning会自动复制主脚本(主要是训练脚本)到每个GPU上,并在每个GPU上创建一个独立的进程来执行训练任务。每个进程都有自己的模型副本和数据加载器,它们之间通过分布式通信进行同步和更新。 ddp模式的优势在...
等价Lightning代码:def training_step(self, batch, batch_idx):prediction = ...return prediction def training_epoch_end(self, training_step_outputs):for prediction in predictions:# do something with these 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
PyTorch Lightning == v2.1.0 和 PyTorch == 2.0.1 匯入pytorch_lightning 程式庫和 smdistributed.dataparallel.torch 模組。 import lightning as pl import smdistributed.dataparallel.torch.torch_smddp 實例化 LightningEnvironment。 from lightning.fabric.plugins.environments.lightning import LightningEnvironment en...
from pytorch_lightning.plugins import ddpplugin 文心快码 作为Comate,我很乐意帮助你了解pytorch_lightning.plugins.ddpplugin的相关信息。不过,需要注意的是,DDPPlugin在新版本的PyTorch Lightning中已经被重命名为DDPStrategy,并且被移动到了pytorch_lightning.strategies模块下。以下是对DDPPlugin(或DDPStrategy)的详细介绍...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
trainer.py: error: Configuration check failed :: Parser key "trainer.plugins": Value "[<pytorch_lightning.plugins.training_type.ddp.DDPPlugin object at 0x7fbf0fef3dc0>]" does not validate against any of the types in typing.Union[typing.List[typing.Union[pytorch_lightning.plugins.base_plugin....
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers,training_step,validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。