了解pytorch_lightning框架 先看Trainer类的定义: class Trainer: @_defaults_from_env_vars def __init__(self, *, accelerator, strategy, precision, callbacks, ...) *用于指示其后的参数只能通过关键字参数(keyword arguments)传递, 即必须以ac
最近使用Pytorch_lightning运行多机多卡,发现了一个很奇怪的问题。 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...
4. 配置分布式训练 在PyTorch Lightning中,只需设置Trainer参数为分布式模式: frompytorch_lightningimportTrainer# 设置 Trainer,使用 ddp 并指定 GPU 数量trainer=Trainer(accelerator='gpu',gpus=2,strategy='ddp')# DDP为分布式数据并行 1. 2. 3. 4. 5. 运行分布式训练 最后,我们通过以下代码启动训练过程: # ...
你可以使用常规的 PyTorch DataLoader 类或 PyTorch Lightning DataModule。在本文中,我使用 PyTorch Lightning DataModule 实现了数据集和数据加载。它旨在将所有相对于一个数据集的信息集中在一个单一文件中。它包括数据下载、数据拆分、数据加载等功能。 在本教程中,我们使用大小为 28x28 的图像组成的 MNIST。 这里...
(max_epochs=20,#gpus=0,#单CPU模式 gpus=0,#单GPU模式 #num_processes=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false",#多CPU(进程)模式 #gpus=[0,1,2,3],strategy="dp",#多GPU的DataParallel(速度提升效果一般)#gpus=[0,1,2,3],strategy=“ddp_find_unused_parameters_false" #多GPU的Distributed...
PyTorch Lightning 的高级功能 PyTorch Lightning 还提供了许多高级功能,例如: 自动混合精度训练:通过Trainer(accelerator='gpu', precision=16)可以启用混合精度训练。 分布式训练:通过Trainer(strategy='ddp')可以启用数据并行训练。 模型检查点:通过ModelCheckpoint可以自动保存最佳模型权重。
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...
PyTorch 的 torch.nn.DataParallel 和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 类可以跨多个设备并行训练，而 PyTorch Lightning 库（非官方）为分布式训练和部署提供了一个高级接口。TensorFlow tf.distribute.Strategy：tf.distribute.Strategy API 可跨多个设备和机器并行训练 TensorFlow 模型。 有许多不同的策略可用，...
對於PyTorch DDP– 使用"smddp"適用於 的process_group_backend和"gpu"建立DDPStrategy類別的物件accelerator,並將其傳遞給訓練者類別。 importlightningasplfromlightning.pytorch.strategiesimportDDPStrategy ddp = DDPStrategy( cluster_environment=env, process_group_backend="smddp", accelerator="gpu") trainer = ...
pip install lightning 下面探索的所有技术也可以在纯 PyTorch 中实现。Fabric 的目标是使这一过程更加便利。 在探索「加速代码的高级技术」之前,先介绍一下将 Fabric 集成到 PyTorch 代码中需要进行的小改动。一旦完成这些改动,只需要改变一行代码,就可以轻松地使用高级 PyTorch 功能。