trainer = Trainer(max_epochs=5, gpus=1) 如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一...
实例化MInterface,DInterface,Trainer。 完事。 完全版模板可以在GitHub找到。 Lightning Module 简介 主页面 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: deftraining_step(self,batch...
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...
实例化LightningModule子类 实例化定义好的LighningModule子类: model=MyModel() 1. 创建Trainer对象并指定GPU设备 创建一个Trainer对象,并指定在哪块GPU设备上进行训练。可以使用如下代码: trainer=Trainer(gpus=1)# 指定使用1块GPU 1. 这里gpus=1表示使用1块GPU进行训练。如果您有多块GPU,可以使用gpus=2来指定使...
2、在PyTorch Lightning中，没有正确设置模型和数据到GPU 设置方法如下：trainer = Trainer(gpus=1) ...
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...
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:
在Lightning中,可以直接指示训练器增加GPU数量,而无需完成上述任何操作。 # ask lightning to use 4 GPUs for training trainer = Trainer(gpus=[0, 1, 2, 3])trainer.fit(model) 分模型训练 将模型的不同部分分配给不同的GPU,按顺序分配批量。有时模型可能太大,内存不足以支撑。比如,带有编码器和...
main.py函数只负责:定义parser,添加parse项;选好需要的callback函数;实例化MInterface,DInterface,Trainer。 完事。 完全版模板可以在GitHub:https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template找到。 04 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs....
1# ask lightning to use gpu 0 for trainingtrainer = Trainer(gpus=[0])trainer.fit(model) 在GPU进行训练时,要注意限制CPU和GPU之间的传输量。 1# expensivex = x.cuda(0) 2 3# very expensivex = x.cpux = x.cuda(0) 例如,如果耗尽了内存,不要为了省内存,将数据移回CPU。尝试用其他方式优化代...