该项目借助了 PyTorch 生态中的多个强大工具,例如 torch、pytorch_lightning 以及 Hugging Face 提供的 transformers,从而构建了一个强大且可扩展的机器学习流程。 代码库包含四个核心的 Python 脚本: data.py:负责数据的加载和预处理工作。 model.py:构建模型的结构。 train.py:包含了训练循环和训练的配置。 inferenc...
1、一般说的安装python就是指安装python解释器,因此python解释器必须安装 2、出于编写代码效率的考虑,有必要安装专业的代码编辑工具,最常用的包括python解释器自带的IDLE、Anaconda中的Jupyter Notebook以及专门针对pyhton的pycharn 3、python3.4以后版本的解释器自带pip工具,因此不用自行安装 二、下载安装以及配置流程 1、anac...
针对使用 FSDP 或 DeepSpeed 训练的大参数模型,就不应使用trainer.init_module()了。对应的,为了加快大参数模型加载速度、减少内存消耗,在编写 LightningModel 时要把模型参数写到def configure_model(self)方法中。 设置所有随机数种子# lightning 提供了一种设置全局随机数种子的方法,能把 numpy、python 和 torch 的...
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。
在这篇博文中,将逐步介绍如何使用 PyTorch Lightning 来构建和部署一个基础的文本分类模型。该项目借助了 PyTorch 生态中的多个强大工具,例如 torch、pytorch_lightning 以及 Hugging Face 提供的 transformers,从而构建了一个强大且可扩展的机器学习流程。 代码库包含四个核心的 Python 脚本: ...
python import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer class SimpleModel(LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = nn.Linear(28 * 28, 10) ...
PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的加速工具,旨在帮助用户组织深度学习模型的代码。它将模型、优化器、数据管理等内容进行了结构化处理,使我们能够更轻松地实现训练、验证和测试。 PyTorch Lightning的基本结构 使用PyTorch Lightning时,你需要构建一个模型类,该类继承自pl.LightningModule。以下是一个简单的分类模型的示...
PyTorch Lightning: PyTorch Lightning 是一个基于 PyTorch 的高级深度学习框架。它提供了一种更简单、更直观的方式来构建和训练神经网络。PyTorch Lightning 的主要特点包括: 自动化的训练循环:Lightning 自动处理数据加载、梯度更新和检查点等任务,使开发人员能够专注于模型架构。
模型的入口,即run.py其实是实例化了一个参数解析器,Lightning自己改进python原始的argparse,即LightningCLI,这个参数解析器既可以从命令行,也可以使用yaml获取模型、数据集、trainer的参数。 fit是训练+验证的子命令,还有validate、test、predict,用来分离不同的训练阶段。整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参...
提供统一的通信接口,用于多机/多卡的reduce,broadcast等。 ownsLightningModule owns optimizers and schedulers pytorch_lightning官网对strategy的解释图如下: 主要功能函数: _configure_launcher #设置启动器, pytorch_lightning可以直接用python启动就是因为内部设置了启动器 _setup_model #返回DistributedDataParallel对象 se...