我们可以看一下Lightning中的Trainer模块: CLASSlightning.pytorch.trainer.trainer.Trainer(*, accelerator='auto', strategy='auto', devices='auto', num_nodes=1, precision='32-true', logger=None, callbacks=None, fast_dev_run=
https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.10.0/introduction_guide.html#why-pytorch-lightning 简而言之,使用PyTorch Lightning我发现编写、阅读和调试都很容易。这些活动占据了我作为机器学习工程师大部分时间。此外,文档写得很好,包含许多教程,因此学习起来也很容易。 CNN模型回顾 LeNet是学习或复习计算机视觉深...
importpytorch_lightningasplfrompytorch_lightningimportTrainertrainer=Trainer(# 基本设置max_epochs=10,accelerator="auto",# 计算设备("auto", "cpu", "gpu")devices="auto",# 使用的设备数量("auto", 1, 2, 3,...)precision="16-mixed",# 混合精度训练(FP16)# 日志与调试logger=True,# 默认使用 Ten...
64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))decoder=nn.Sequential(nn.Linear(3,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,28*28))# define the LightningModuleclassLitAutoEncoder
可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点。 一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
import lightning as L class MyCustomTrainer: def __init__(self, accelerator="auto", strategy="auto", devices="auto", precision="32-true"): self.fabric = L.Fabric(accelerator=accelerator, strategy=strategy, devices=devices, precision=precision) def fit(self, model, optimizer, dataloader, max...
pytorch-lightning pytorch-lightning的wandb 由于最近涉及下游任务微调,预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning,使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构,如Vilt代码中:https:///dandelin/ViLT,这类架构中只涉及到预训练,但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游...
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...
importlightningasLclassMyCustomTrainer:def__init__(self,accelerator="auto",strategy="auto",devices="auto",precision="32-true"):self.fabric=L.Fabric(accelerator=accelerator,strategy=strategy,devices=devices,precision=precision)deffit(self,model,optimizer,dataloader,max_epochs):self.fabric.launch()model...
對於PyTorch FSDP– 使用適用於 的"smddp"process_group_backend和 建立FSDPStrategy類別的物件"gpu"(使用包裝政策選擇)accelerator,並將其傳遞給訓練人員類別。 importlightningasplfromlightning.pytorch.strategiesimportFSDPStrategyfromfunctoolsimportpartialfromtorch.distributed.fsdp.wrapimportsize_based_auto_wrap_policy...