PyTorch Lightning通过其Trainer类提供了内置的支持来管理多GPU训练。只需简单地设置参数即可启用多GPU训练。在创建Trainer实例时,可以通过gpus参数指定要使用的GPU数量。 示例代码 下面是一个简单的PyTorch Lightning示例,演示如何使用多GPU进行训练: importpytorch_lightningasplimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optim...
将模型和数据传递给Trainer,并指定使用的设备: frompytorch_lightningimportTrainer data_module=MNISTDataModule()model=SimpleModel()trainer=Trainer(gpus=-1)# 使用所有可用的显卡 1. 2. 3. 4. 5. gpus=-1:表示使用所有可用的 GPU。 5. 启动训练 最后,只需调用fit方法开始训练: trainer.fit(model,data_mo...
pytorch lightning的官网提供了比较详细的使用方法,可以参考https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/accelerators/gpu.html 一般来说,只要在trainer的参数中指定了参数gpus,就可以使用多GPU运行了,例如: Trainer(gpus=4) # 使用4块显卡进行计算 Trainer(gpus=[0, 2]) # 使用0和2号显卡进行计算 当然这...
其实整体而言,就是将原来pytorch的模型部分(nn.Module)和训练逻辑(训练,验证,测试)部分结合在一起,组成了pl.LightningModule部分。之后采用pl.Trainer定义一个trainer接口,然后使用trainer.fit进行训练和验证,trainer.test进行预测。 pl.LightningModule部分 如下所示,就是一个简化的pytorch lightning逻辑部分,我们需要定义...
想要实现分布式数据并行,可以通过 DistributedDataParallel 来实现,只需修改一行代码就能使用 Trainer。 经过这一步优化,在 4 个 A100 GPU 上,这段代码运行了 3.52 分钟就达到了 93.1% 的测试准确率。 DeepSpeed 最后,作者探索了在 Trainer 中使用深度...
不要使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来选择要是用的GPU,要直接在Trainer里面的gpus来选择要用的GPU。 Change from: To:
想要实现分布式数据并行,可以通过 DistributedDataParallel 来实现,只需修改一行代码就能使用 Trainer。 经过这一步优化,在 4 个 A100 GPU 上,这段代码运行了 3.52 分钟就达到了 93.1% 的测试准确率。 DeepSpeed 最后,作者探索了在 Trainer 中使用深度学习优化库 DeepSpeed 以及多 GPU 策略的结果。首先必须安装 DeepSp...
抱抱脸的transformer库在借鉴了pytorch_lightning的基础上也搞了一个自己的Trainer，但与pytorch_lightning并...
pytorch_lightning.metrics 是一种 Metrics API,旨在在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中轻松地进行度量指标的开发和使用。更新后的 API 提供了一种内置方法,可针对每个步骤跨多个 GPU(进程)计算指标,同时存储统计信息。这可以让用户在一个阶段结束时计算指标,而无需担心任何与分布式后端相关的复杂度。