classMyLightningCLI(LightningCLI):defadd_arguments_to_parser(self,parser):parser.add_optimizer_args(torch.optim.Adam)parser.add_lr_scheduler_args(torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR)# config.yaml 直接指定,移除了modeloptimizer:lr:0.01lr_scheduler:gamma:0.2model:...trainer:... 上面的写法是指定了...
PyTorch Lightning 是一个[轻量级](知乎直答)的框架,它基于 PyTorch,为我们提供了一种简洁高效的方式来组织代码、管理训练过程,并提升代码的可读性和复用性。通过使用 PyTorch Lightning,我们可以更专注于核心研究问题,而不必为繁琐的代码细节所困扰。 然而在GitHub以及各种计算机领域的社区,极少提及到这个框架的相关概念...
某些GPU(V100, 2080Ti)可以自动加速(3 -8倍),因为它们针对16位计算进行了优化。 在Lightning中,这很简单: Trainer(precision=16) 注意:在PyTorch 1.6之前,你还必须安装Nvidia Apex,现在16位是PyTorch的原生版本。但如果你使用的是Lightning,它同时支持这两种功能,并根据检测到...
PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 使用PyPI进行轻松安装 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
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...
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
not engineering. PyTorch Lightning is just organized PyTorch, but allows you to train your models on CPU, GPUs or multiple nodes without changing your code. Lightning makes state-of-the-art training features trivial to use with a switch of a flag, such as 16-bit precision, model sharding, ...
PyTorch已经足够简单易用,但是简单易用不等于方便快捷。特别是做大量实验的时候,很多东西都会变得复杂,代码也会变得庞大,这时候就容易出错。针对这个问题,就有了PyTorch Lightning。它可以重构你的PyTorch代码,抽出复杂重复部分,让你专注于核心的构建,让你的实验更
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
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。 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, 而系统定...