classMyModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)deftraining_step(self,batch,batch_idx):inputs,targets=batchoutputs=self(inputs)loss=nn.MSELoss()(outputs,targets)self.log("train_loss",loss)#...
(以前的包都叫pytorch_lightning, 但是之后只需要pip install lightning, 包的名字都换成了lightning,但是这俩还是通用的,理论上,参考: Connector 继续分析 pytorch_lightning.trainer.Trainer init函数 # init connectors self._data_connector = _DataConnector(self) self._accelerator_connector = _AcceleratorConnector...
trainer = Trainer(accelerator="cuda", precision="16-true")withtrainer.init_module():# models created here will be on GPU and in float16model = MyLightningModule() 若是从 checkpoint 初始化模型,可以向trainer传入参数empty_init=True,这样在读取 checkpoint 之前模型的权重不会占用内存空间,且速度更快。
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: # 实例化模型model=MNI...
trainer.fit(LightningModel(model), train_loader) 在Lightning的实现中,核心组件被组织在一个统一的模块中,通过预定义的接口(如 training_step 和 configure_optimizers )来构建训练流程。这种设计极大地简化了代码结构,提高了可维护性。 Ignite的实现方式
trainer_args={"max_epochs": 100, "accelerator": "gpu"}, train_loader=train_loader, val_loader=val_loader, monitor="val_loss", maximise=False, space=space, constraint=lambda params: params["hidden_size"] % 32 == 0, n_calls=50, ...
使用Trainer 参数启用高级训练功能。这些是最先进的技术,可以自动集成到您的训练循环中,而无需更改您的代码。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # train on 4 GPUstrainer=L.Trainer(devices=4,accelerator="gpu",)# train 1TB+ parameter models with Deepspeed/fsdptrainer=L.Trainer(devices=4,...
定义模型:使用LightningModule定义你的模型。 配置分布式训练参数:如使用torch.distributed.launch或pytorch_lightning.trainer.Trainer的accelerator和gpus参数。 初始化Trainer:传入模型和其他训练参数(如学习率、批次大小等)到Trainer对象中。 启动训练:调用Trainer的fit方法开始训练。 4. PyTorch Lightning分布式训练示例代码 ...
trainer_args={"max_epochs": 100, "accelerator": "gpu"}, train_loader=train_loader, val_loader=val_loader, monitor="val_loss", maximise=False, space=space, constraint=lambdaparams: params["hidden_size"] %32==0, n_calls=50, n_initial_points=10 ...
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。