defconfigure_optimizers(self):opt=Adam(self.parameters(),lr=1e-3)returnopt # multiple optimizercase(e.g.:GAN)defconfigure_optimizers(self):generator_opt=Adam(self.model_gen.parameters(),lr=0.01)disriminator_opt=Adam(self.model_disc.parameters(),lr=0.02)returngenerator_opt,disriminator_opt #...
我在配置Trainer的时候,使用的是2nodes,2devices,但是在实际运行的时候,却只有2nodes,1device在跑代码。 随后我扒了扒pytorch_lightning的源码,发现在运行过程中实际上是Strategy的set_world_ranks这个方法设置了程序认为的总卡数大小,而这里面最核心的就是self.cluster_environment这个属性。 那么继续扒self.cluster_en...
# example with step-based learning rate schedulersdef configure_optimizers(self):gen_opt = Adam(self.model_gen.parameters(), lr=0.01)dis_opt = Adam(self.model_disc.parameters(), lr=0.02)gen_sched = {'scheduler': ExponentialLR(gen_opt, 0.99),'interval...
device:可以使用self.device来构建设备无关型tensor。如:z = torch.rand(2, 3, device=self.device)。 hparams:含有所有前面存下来的输入超参。 precision:精确度。常见32和16。 要点 如果准备使用DataParallel,在写training_step的时候需要调用forward函数,z=self(x) 模板 classLitModel(pl.LightningModule):def_...
self.log('val_loss', loss) 可见lightning 的特点以及省下的工作: 将训练各步骤的代码分配到不同的函数,层次分明 不需要.to(device)。lightning 会自动转换 不需要手动loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad() validation 阶段不需要手动torch.no_grad() ...
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...
self.dataset = datasets_dict[self.opt.dataset] 1. 2. 3. KITTIRAWDataset的继承关系为:KITTIRAWDataset<-KITTIDataset<-MonoDataset<-data.Dataset 主要干了两个事,获得图像的路径,产生深度真值(利用激光雷达和标定参数)。如果是kiitidepth数据集可以直接获得真值深度图 ...
不需要写一大堆的.cuda()和.to(device),Lightning会帮你自动处理。如果要新建一个tensor,可以使用type_as来使得新tensor处于相同的处理器上。 def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch #把z放在和x一样的处理器上 z = sample_noise() ...
LightningDataModule): def __init__(self, data_dir: str = "./minist/", batch_size: int = 32, num_workers: int =4): super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers def setup(self, stage = None): transform = T....
import pytorch_lightning as pl from transformers import ( AutoModelForSequenceClassification, AutoConfig, AutoTokenizer ) class ONNXPredictor: def __init__(self, onnx_client, config): self.device = "cpu" self.client = onnx_client self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrai...