When running under a distributed strategy, Lightning handles the distributed sampler for you by default. 当在分布式策略下运行时,Lightning默认为你处理分布式采样器。 也就是说,当在默认情况下,如果你使用的是DDP strategy,那么pyTorch Lightning会默认给你的数据集类包装一个DistributedSampler。 在官方文档中有具...
owns optimizers and schedulers pytorch_lightning官网对strategy的解释图如下: 主要功能函数: _configure_launcher #设置启动器, pytorch_lightning可以直接用python启动就是因为内部设置了启动器 _setup_model #返回DistributedDataParallel对象 setup_distributed #设置dist.init_group_process _register_ddp_hooks #设置ddp...
完全版模板可以在GitHub找到。 Lightning Module 简介 主页面[2] 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: 代码语言:javascri...
将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。每个GPU只在它自己的小子集上训练。在.backward()上，所有副本都接收到所有模型的梯度副本。这是模型之间唯一一次的通信。Pytorch有一个很好的抽象，叫做DistributedDataParallel，它可以帮你实现这个功能。要使用DDP，你需要做4的事情：def tng_dataloader(): d = MNIST...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而系统定...
Lightning还附带了一个SlurmCluster管理器,可以方便地帮助你提交SLURM作业的正确详细信息。 10. 福利!在单个节点上多GPU更快的训练 事实证明,distributedDataParallel比DataParallel快得多,因为它只执行梯度同步的通信。所以,一个好的hack是使用distributedDataParallel替换DataParallel,即使是在单机上进行训练。 在Lightning中,...
这些优化技巧可以在PyTorch-Lightning库中找到。PyTorch-Lightning是建立在PyTorch之上的一个封装,它提供了自动化训练的功能,同时允许开发者完全控制关键的模型组件。 这里以MNIST定义LightningModel并使用Trainer来训练模型为例。 复制 #导入PyTorch-Lightning库中的Trainer类,用于管理训练过程 ...
If you are using the Lightning Trainer, you can set trainer = Trainer(use_distributed_sampler=False) to disable Lightning attempting to inject the distributed sampler. And likewise, in Fabric it would be done in setup: fabric.setup_dataloaders(..., use_distributed_sampler=False) awaelchli ad...
Fixed detection of a Lightning App running in debug mode (#15951) Fixed ImportError on Multinode if package not present (#15963) Lite Fixed shuffle=False having no effect when using DDP/DistributedSampler (#15931) Pytorch Changed Direct support for compiled models (#15922) Fixed Fixed issue ...
从这部分代码可以看出,这个dataset比较推荐使用RandomSampler作为video sampler。因为用其它的sampler非常不方便,比如我之前样本不平衡想要WeightedRandomSampler,但是不能传weights进去,只能改写源码。 对于这部分代码我比较疑惑的是,以前用DDP,使用的sampler都是DistributedSampler,需要在每一个epoch调用sampler的set_epoch。这样...