PyTorch Lightning 对工程代码逻辑进行了封装,只需要在 Trainer 类中简单设置即可调用。 pl 和 pytorch 本质相同,只不过pytorch需要自己造轮子,如model、dataloader、loss、train、test、checkpoint和save mode等,而pl 把这些模块都结构化和自动化了。 1.1 pl的优势 通过抽象出样板工程代码,可以更容易地识别和理解ML...
logger = TensorBoardLogger("./lightning_logs", name="test") trainer = pl.Trainer(max_epochs=2, accelerator='gpu', devices=1, logger=logger, callbacks=[checkpoint_callback]) trainer.fit(model, train_loader,val_loader) 服务化demo部署 利用gradio 部署人脸特征识别模型,由于训练很慢,笔者就训练了2...
Trainer 则是开始执行模型训练、测试过程的类,传入一个 LightningModule 和对应控制参数来实例化即可开始训练。 我们从一个最简单的例子——MNIST 手写数字识别开始: 1 导入必要的库 导入pytorch_lightning 和 pytorch 常用的库。 import os import torch from torch.nn import functional as F from torch.utils.data...
别的领域不清楚，但是在nlp领域训练任务，还是HF的Trainer更加好用，没用过Pytorch Lightning，不对pytorc...
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 fromignite.engineimportEvents,Engine ...
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 ) ...
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 from ignite.engine import Events, Engine ...
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 2' trainer = pl.Trainer(gpus=2) 1. 2. 3. 6、半精度训练 半精度训练也是Apex的一大特色,可以在几乎不影响效果的情况下降低GPU显存的使用率(大概50%),提高训练速度,现在pytorch_lightning 统统都给你,可以只要设置一下参数就可以: trainer = pl.Tr...
保存模型：在PyTorch Lightning训练完成后，可以使用torch.save函数将模型保存为.pt格式，例如：python # ...
首先,如果你只是想要使用DDP strategy进行训练,那么这将是极其简单的:只需要在定义Trainer时传入一个strategy='ddp'的参数即可,明面上几乎没有任何其他需要做的事情。 然而,值得注意的是,如果你之前在pl.LightningModule中使用了self.log,self.log_dict等操作,在DDP模式下,默认的行为是只输出rank=0GPU上的值,而不...