数据并行(Data Parallelism):数据并行是最常见的多 GPU 训练方式,PyTorch Lightning 默认使用 Distributed Data Parallel (DDP) 策略。DDP 将数据分片到多个 GPU 上,每个 GPU 独立计算梯度,然后同步梯度更新模型。 混合精度训练 参考 ^https://github.com/Lightning-AI
* 上面三个hooks可以选择return任何量(tensor,dict,或是多个tensor或dict),这些量将会被原封不动地传递给对应的`on_<mode>_batch_end` hook。 * 其次是几个`batch_end`系列的hooks: [on\_validation\_batch\_end](知乎 - 安全中心), [on\_test\_batch\_end](知乎 - 安全中心), [on\_train\_batch\...
PyTorch也提供用于分布式培训和部署的工具，但重点更多地放在研究和开发上，而不是生产环境。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.distri...
-Metal Performance Shaders (MPS) 后端在Mac平台上提供GPU加速的PyTorch训练，并增加了对前60个最常用操作的支持，覆盖了300多个操作符。-Amazon AWS优化了基于AWS Graviton3的C7g实例上的PyTorch CPU推理。与之前的版本相比，PyTorch 2.0提高了Graviton的推理性能，包括对Resnet50和Bert的改进。-跨TensorParallel、D...
代码组织是 Lightning 的核心。 它将研究逻辑留给您,并使其余部分自动化。 2,pytorch lightning应用的一个例子 pytorch lightning构建的是一个系统,而不仅仅是一个模型 importosimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorch.utils.dataimpo...
1.1 tensor张量 1.1.1 PyTorch的tensor与NumPy array相互转换 PyTorch的很多操作和numpy都是类似的,但是因为其能够在 GPU 上运行,所以比 NumPy 快很多。 import torch import numpy as np # 创建一个 numpy ndarray numpy_tensor = np.random.randn(10, 20) ...
pytorch lightning的tensorboard设置按照epoch显示 pytorch tensor core,在较新的版本中,Variable被弃用,将功能合并给Tensor,所以不用考虑文章目录求导重要理论autogardbackwardno_gardoptimizer更新参数TensorvsParametervs.register_buffer重要理论求导重要理论从头开
torch.distributed软件包和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模块由全新的、重新设计的分布式库提供支持。新的库的主要亮点有: 新的torch.distributed 是性能驱动的,并且对所有后端 (Gloo,NCCL 和 MPI) 完全异步操作 显着的分布式数据并行性能改进,尤其适用于网络较慢的主机,如基于以太网的主机 ...
tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:1') 可以看出,在初始化DDP的时候,能够给后端提供主进程的地址端口、本身的RANK,以及进程数量即可。初始化完成后,就可以执行很多分布式的函数了,比如dist.get_rank, dist.all_gather等等。 上面的例子是最基本的使用方法,需要手动运行多个程序,相对繁琐。实际上本身DDP就是...
而FSDP(Fully Sharded Data Parallel)是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,其本质是 parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google,微软和 Facebook 的论文,博客以及代码来进行学习分析。 罗西的思考 2022/05/09 1.6K0 ...