1. 理解PyTorch Lightning多卡训练的基本概念 PyTorch Lightning的多卡训练是指利用多个GPU来并行处理数据,从而加速模型的训练。这通常涉及到数据的并行处理和模型参数的同步更新。PyTorch Lightning提供了内置的分布式训练支持,使得多卡训练变得更加简单和高效。 2. 准备多卡训练的环境和硬件配置 为了进行多卡训练,你需要: ...
https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/11902 最主要的参数是devices和num_nodes。 其中devices如果输入一个正整数的话,表示使用多少张卡来训练。如果输入的是一个列表,则和从零开始的device_id对应上了。 num_nodes尤指你的集群中主机的数目,如果你使用的是单机多卡,num_nodes保持1就行了。
pytorch_lightning.callbacks import * import pytorch_lightning as pl from torch import nn import torchlayers as tl from torchmetrics.regression import MeanSquaredError from torch.nn import functional as F class TsModel(pl.LightningModule): def __init__(self,model_name,output_dim=1): super()._...
https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/13374github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/13374 这是这个PR修改之前的版本: https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/blob/3f4790bd27196d8cdd926ce1db928714f4172d0d/src/lightning/pytorch/trainer/connectors/accelerator_conne...