在自动优化中,training_step必须返回一个tensor或者dict或者None(跳过),对于简单的使用,在training_step可以return一个tensor会作为Loss回传,也可以return一个字典,其中必须包括key"loss",字典中的"loss"会提取出来作为Loss回传,具体过程主要包含在lightning\pytorch\loops\automatic.py中的_AutomaticOptimization()类。 cl...
# define the training stepdef train_step(inputs, label, model, optimizer, criterion):with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.bfloat16):outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, label)optimizer.zero_grad(set_to_none=True)loss...
4.弹性多机多卡(最多容忍3个成员变动或错误) torchrun --nnodes=1:4 --nproc-per-node=$NUM_TRAINERS --max-restarts=3 --rdzv-id=$JOB_ID --rdzv-backend=c10d --rdzv-endpoint=$HOST_NODE_ADDR # 多扣默认为29400 YOUR_TRAINING_SCRIPT.py (--arg1 ... train script args...) 相关词汇解释...
将适当的损失函数应用于输出和目标以计算损失。 4.validation_step(self,batch) 在这个函数中,我们定义了一个验证步骤,即我们评估当前状态的模型。 给定批次的损失是按照上面的 training_step() 函数中的描述计算的。除此之外,还可以评估其他几个指标,例如准确度、auc、精确度、召回率等等。 这些指标的结果用于评估...
增加 batch 大小的另一种方法是在调用 optimizer.step() 之前在多个. backward() 传递中累积梯度。 Hugging Face 的 Thomas Wolf 的文章《Training Neural Nets on Larger Batches: Practical Tips for 1-GPU, Multi-GPU & Distributed setups》介绍了如何使用梯度累积。梯度累积可以通过如下方式实现： model.zero_...
training_step(x, y) ... 在Lightning中,你无需指定一个训练循环,只需定义dataLoaders,训练器便会在需要时调用它们。 2. DataLoaders中的进程数 加快速度的第二个秘诀在于允许批量并行加载。所以,你可以一次加载许多批量,而不是一次加载一个。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # slow ...
model.training_step(x, y) ... 2.DataLoaders中的workers的数量 另一个加速的神奇之处是允许批量并行加载。因此,您可以一次装载nb_workers个batch,而不是一次装载一个batch。 # slow loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
(out, target)# Calculate the losstrain_loss += loss.item()# Keep a running total of loss for each batch# backpropagate adjustments to weights/biasloss.backward() optimizer.step()#Return average loss for all batchesavg_loss = train_loss / (batch+1) print('Training set: Average loss: {...
model.training_step(x,y)... 2. DataLoaders 中的 workers 的数量 另一个加速的神奇之处是允许批量并行加载。因此,您可以一次装载nb_workers个batch,而不是一次装载一个batch。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # slow loader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True)#fast(use10...
1dataset = MNIST(root=self.hparams.data_root, train=train, download=True)2loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)3forbatchinloader:4x, y =batch5model.training_step(x, y)6... 2. DataLoaders 中的 workers 的数量