self.log('loss_epoch', loss.cpu().detach().item(), on_step=False, on_epoch=True, prog_bar=True, batch_size=self.hparams.real_batch_size, sync_dist=True) self.log_dict(loss_dict, on_step=False, on_epoch=True, prog_bar=False, batch_size=self.hparams.real_batch_size, sync_dist=...
可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常用评估指标。 可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周...
数据加载和增强过程非常容易并行,可以通过使用多个 CPU 进程并行加载数据来优化。这样一来,昂贵的 GPU 资源就不会在训练和推理过程中受到 CPU 的阻碍。 为了尽快加载数据以训练深度学习模型,可以执行以下操作: 将DataLoader 中的 `num_workers` 参数设置为 CPU 的数量。 使用GPU 时,将 DataLoader 中的 `pin_memor...
我用了约80行代码对 pytorch-lightning 做了进一步封装,使得对它不熟悉的用户可以用类似Keras的风格使用它,轻而易举地实现如下功能: 模型训练(cpu,gpu,多GPU) 模型评估 (自定义评估指标) 最优模型参数保存(ModelCheckPoint) 自定义学习率 (lr_schedule) 画出优美的Loss和Metric曲线 它甚至会比Keras还要更加简单和...
1、将DataLoader中的num_workers参数设置为CPU的数量。2、当与GPU一起工作时，将DataLoader中的pin_memory参数设置为True。这可以将数据分配到页锁定的内存中，从而加快数据传输到GPU的速度。使用分布式数据并行的多GPU训练 与CPU相比，GPU已经大大加速了训练和推理时间。但有没有比一个GPU更好的方法？或许答案就是：...
默认情况下,Trainer()运行于CPU上。 使用样例 1.手动添加命令行参数: from argparse import ArgumentParser def main(hparams):model = LightningModule()trainer = Trainer(gpus=hparams.gpus)trainer.fit(model) if __name__ == '__main__':parser = ArgumentParser()par...
并行计算架构:实现多CPU核心并行评估不同超参数配置,显著提升优化效率。 Lightning生态集成:专为PyTorch Lightning设计,完整支持callbacks机制和日志系统,实现无缝对接。 可配置搜索空间:基于scikit-optimize的维度规范,支持构建具有约束条件的复杂超参数搜索空间。
针对BERT和GPT-2之类的Transformer模型，ONNX可以提供出色的优化(我们测得CPU上的吞吐量提高了40倍)。至于其他模型，Torchscript的性能可能胜过普通PyTorch，不过也有一些地方要注意，因为并非所有模型都能干净地导出到Torchscript。幸好，您可以并行测试所有这三种方法，看看哪种方法最适合您的特定API。
PyTorch Lightning 的第二个关键原则是硬件和“科学”代码必须分开。Lightning 进化到可以利用大规模的计算,而不需要向用户展示任何抽象概念。通过这种分离,你获得了以前不可能的新能力,比如在笔记本电脑上使用 CPU 调试你的512 GPU 作业而不需要更改代码。
一、设计哲学 pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。 pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于 tensorflow。 通过使用 pytorch-lightning,用户无需编写自定义训练循环就可以非常简洁地在CPU、单