trainer = Trainer(val_check_interval=0.25) # 每隔1000个steps做一次validation trainer = Trainer(val_check_interval=1000) 1. 2. 3. 4. num_sanity_val_steps 一般validation都会在training之后做,如果validation的代码中存在bugs,而training一个epoch可能持续很久,这时候会浪费大量的时间。Lightning提供一个flag...
2. 配置训练器 PyTorch Lightning的Trainer模块可以帮助我们配置训练过程的各种参数,例如学习率、优化器和训练设备等。 importpytorch_lightningaspl# 创建Trainer实例并配置参数trainer=pl.Trainer(gpus=1,# 使用1个GPU进行训练max_epochs=10,# 总共训练10个epochprogress_bar_refresh_rate=20# 每隔20个batch更新一次进...
开启后会在Trainer的回调函数列表callbacks中加入一个ModelCheckpoint回调 默认保存的是最新一个epoch的检查点 也可以实现自己的ModelCheckpoint回调来保存满足需要的检查点,例如保存验证集上误差最小的检查点: from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint # 初始化ModelCheckpoint,设置监控的变量名称 checkpoint_...
原因是调用trainer.log_dir的时候,lightning会在所有节点做一次同步。因此必须所有节点都有这个log_dir的调用。只在主进程调用就会使程序卡死在这里。 这个最坑的地方在于,调用一次trainer.log_dir实在是太不起眼的操作了。而且要保存就意味着你还会有一些模型和数据相关的操作,一旦发生这个问题很难直接定位到这里,会...
在PyTorch中,我们知道,需要你自己去构建for循环,可能简单的项目还好,但是一遇到更加复杂高级的项目就很容易翻车了。 而Lightning里这些抽象化的代码,其背后就是由Lightning里强大的trainer团队负责了。 PyTorch Lightning安装教程 看到这里,是不是也想安装下来试一试。
在PyTorch中，我们知道，需要你自己去构建for循环，可能简单的项目还好，但是一遇到更加复杂高级的项目就很容易翻车了。而Lightning里这些抽象化的代码，其背后就是由Lightning里强大的trainer团队负责了。PyTorch Lightning安装教程 看到这里，是不是也想安装下来试一试。PyTorch Lightning安装十分简单。代码如下：conda ...
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...
在Linghtning中,这部分代码抽象为 LightningModule 类。 1.2 工程代码 Engineering code 这部分代码很重要的特点是:重复性强,比如说设置early stopping、16位精度、GPUs分布训练。 在Linghtning中,这部分抽象为 Trainer 类。 1.3 非必要代码 Non-essential code ...
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数大小,而这里面最核心的...
train.py 脚本利用 PyTorch Lightning 的 Trainer 类来控制训练过程。它还包含了模型检查点和提前停止的回调机制,以防止模型过拟合。 checkpoint_callback=ModelCheckpoint(dirpath="./models",monitor="val_loss",mode="min")early_stopping_callback=EarlyStopping(monitor="val_loss",patience=3,verbose=True,mode...