首先我们需要导入 🤗 Trainer: from transformers import Trainer 然后我们定义一些 TrainingArguments 来控制所有常用的超参数。🤗 Trainer 需要的训练数据是字典类型的,因此需要制作自定义整理功能。 最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的 compute_loss. 之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码!
先看Trainer类的定义: class Trainer: @_defaults_from_env_vars def __init__(self, *, accelerator, strategy, precision, callbacks, ...) *用于指示其后的参数只能通过关键字参数(keyword arguments)传递, 即必须以accelerator=xxx, strategy=xxx的形式 @_defaults_from_env_vars 是一个装饰器,自动从环境...
现有的detectron2、mmcv、pytorch-lightning中的trainer虽然也很优雅,但是看了源码就能感受到代码中的抽象层次太多,看的有些吃力。例如下面这个文件是detectron2中保存checkpoint的代码,共594行,考虑到了很多场景,功能非常完善。 https://github.com/facebookresearch/fvcore/blob/main/fvcore/common/checkpoint.pygithu...
fromtransformersimportTrainer 然后我们定义一些TrainingArguments来控制所有常用的超参数。🤗 Trainer 需要的训练数据是字典类型的,因此需要制作自定义整理功能。 最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的compute_loss. 之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码! fromtransformersimportTrainer, TrainingArguments...
以下是一个简单的PyTorch trainer函数示例: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim #定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 1) def forward(self, x): x = nn...
使用🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。 什么是分布式训练,为什么它很重要? 下面是一些非常基础的 PyTorch 训练代码,它基于 Pytorch 官方在 MNIST 上创建和训练模型的示例。 MNIST 创建和训练模型的示例地址:https://github.com/pytorch/examples/blob...
Trainer pytorch 加速训练 BF16 TensorRT 部署案例,四部曲 将预训练的pytorch模型转为.onnx模型 解析onnx到tensorRT network对象---onnx parser 对其优化并生成TensorRT推理引擎(根据输入模型、目标 GPU 平台和其他指定的配置参数)---builder 在GPU上实施推理Perform...
pytorch的trainer的epoch在哪 pytorch centercrop 图像增强的方法 从图像增强的方面入手,提高模型的准确率和泛化能力 因为对于计算机来说,他们看的是像素,所以当一个图片的位置发生改变的时候,他本身的像素变换还是很大的。 这些都是在PyTorch中内置的一些方法,torchvision,transforms包含了所有图像增强的方法,第一个函数...
本文将介绍三种常用的分布式训练框架:PyTorch DDP(Distributed Data Parallel)、Accelerate和Trainer。我们将通过示例代码来展示如何使用这些框架进行分布式训练,并解释其工作原理。一、PyTorch DDPPyTorch DDP是PyTorch官方提供的分布式训练框架,它可以让开发者轻松地实现模型的并行训练。下面是使用PyTorch DDP进行分布式训练的...
) trainer = Trainer() trainer.fit(model) 1. DataLoader 这可能是最容易提速的地方。靠保存h5py或numpy文件来加速数据加载的日子已经一去不复返了。用 Pytorch dataloader 加载图像数据非常简单:https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html?source=post_page 关于NLP数据,请参照TorchText:...