但好消息是,Pytorch Lightning提供了做这些事情的可能:通过pl.LightningModule.log+pl.Callbacks实现。所有在pl.LightningModule中log出去的信息,如果sync_dist=True,那么其中contents的同步和collapse都会由lightning自动handle。而你,只需要在一个Callbacks中去access这
sync_dist (bool)– if True, reduces the metric across GPUs/TPUssync_dist_op (Union[Any, str]) – the op to sync across GPUs/TPUssync_dist_group (Optional[Any]) – the ddp group log_dict:和log函数唯一的区别就是,name和value变量由一个字典替换。表示同时log多个值。如: python values =...
proptbptt_pad_token (int) – token to use for paddingenable_graph (bool) – if True, will not auto detach the graphsync_dist (bool) – if True, reduces the metric across GPUs/TPUssync_dist_op (Union[Any, str])– the op to sync across GPUs/TPUssync_dist_group (Optional[Any]) ...
sync_dist (bool) – if True, reduces the metric across GPUs/TPUs sync_dist_op (Union[Any, str]) – the op to sync across GPUs/TPUs sync_dist_group (Optional[Any]) – the ddp group log_dict:和log函数唯一的区别就是,name和value变量由一个字典替换...
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...
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, ...
result.log(‘train_loss', loss, sync_dist=True) 更多日志选项,请查看我们的文档。 0.9版本的其他亮点包括: 支持PyTorch 1.6 支持在多GPU上保存测试时的预测结果 支持将模型导出为ONNX格式 支持更多sklearn的指标,如SSIM, BLEU 增加了DDP下的SyncBN ...
from pytorch_lightning.metricsimportMetricclassMyAccuracy(Metric):def__init__(self,dist_sync_on_step=False):super().__init__(dist_sync_on_step=dist_sync_on_step)self.add_state("correct",default=torch.tensor(0),dist_reduce_fx="sum")self.add_state("total",default=torch.tensor(0),dist_...
简介:在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差...
result.log('train_loss', loss, sync_dist=True) 更多日志选项,请查看我们的文档。 0.9版本的其他亮点包括: 支持PyTorch 1.6 支持在多GPU上保存测试时的预测结果 支持将模型导出为ONNX格式 支持更多sklearn的指标,如SSIM, BLEU 增加了DDP下的SyncBN