最近使用Pytorch_lightning运行多机多卡,发现了一个很奇怪的问题。 我在配置Trainer的时候,使用的是2nodes,2devices,但是在实际运行的时候,却只有2nodes,1device在跑代码。 随后我扒了扒pytorch_lightning的源码,发现在运行过程中实际上是Strategy的set_world_ranks这个方法设置了程序认为的总卡
exportCUDA_VISIBLE_DEVICES='0'python trainer.py\--output_dir"./results"\--per_device_train_batc...
主函数包括模型选择、早停回调的创建,以及对训练器的调用:trainer.fit(model, datamodule=data_module)、验证 trainer.validate(datamodule=data_module)、测试 trainer.test(datamodule=data_module) 和预测 output_preds = trainer.predict(datamodule=data_module, ckpt_path=”best”)。 def main( model_choice:...
在pl.Trainer中,你需要设置accelerator和devices参数来启用多卡训练。accelerator可以设置为"ddp"来使用分布式数据并行,而devices应该设置为可用的GPU数量(torch.cuda.device_count())。 5. 运行多卡训练并监控训练过程 运行你的训练脚本,PyTorch Lightning会自动处理多卡训练的细节。你可以使用TensorBoard或其他监控工具来跟踪...
基于PyTorch Lightning的学习率打印方案 项目背景 在深度学习的训练过程中,学习率是一个极为重要的超参数,直接影响到模型的收敛速度和最终性能。PyTorch Lightning是一个高度模块化的深度学习框架,其在保持PyTorch灵活性的同时,还提供了许多便捷的功能。其中之一就是通过Trainer对象管理训练过程。在训练期间,监控和打印学习...
pip install pytorch-lightning 1. 最简例子 pytorch lightning 有两个最核心的 API:LigtningModule和Trainer。 其中LightningModule 是我们熟悉的 torch.nn.Module 的子类,可以通过 print(isinstance(pl.LightningModule(), torch.nn.Module)) 1. 来验证。这意味着该类同样需要实现 forward 方法,并可直接通过实例调...
importlightningasplfromlightning.pytorch.strategiesimportDDPStrategy ddp = DDPStrategy( cluster_environment=env, process_group_backend="smddp", accelerator="gpu") trainer = pl.Trainer( max_epochs=200, strategy=ddp, devices=num_gpus, num_nodes=num_nodes ) ...
https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/stable/common/trainer.html it is not clear the difference betweendevicesandgpus. It seems they are equivalent, but then when I read this page: https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/stable/advanced/multi_gpu.html ...
面对PyTorch Lightning（PL）和Hugging Face的Trainer，选择哪一个往往取决于你的具体需求和偏好。实话说，这些Trainer设计复杂且功能繁多，常常导致逻辑变得混乱。众多功能包括日志记录、TensorBoard集成、断点续训、验证时训练等，以及分布式训练支持（如DDP）和各种内存节省库（如原生、Apex、Deepspeed和Fairscale...
num_workers=NUM_WORKERS,)# 在这里使用Trainer# 我们只需要定义accelerator参数,pl就可以自动将数据和模型上gputrainer=pl.Trainer(devices=ACCELERATOR,accelerator=DEVICES,min_epochs=1,max_epochs=3,precision=PRECISION,)# 训练trainer.fit(model,dm)# 验证trainer.validate(model,dm)# 测试trainer.test(model,dm...