在并行训练方式上:DP单进程控制GPU运行,主GPU进行梯度汇总和模型更新,负载不均衡;DDP多进程控制多GPU运行,并且数据在各个进程之间没有重叠,实现真正意义上的并发并行训练; 在硬件支持上:DP只能支持单机多卡形式使用;DDP既能在单机多卡、也可用于多机多卡、多机单卡的形式 总的来说,DP的优势仅在于只使用Pytorch的API...
在PyTorch Lightning中设置分布式训练相对简单,主要步骤包括: 导入必要的库:包括pytorch_lightning和torch.distributed等。 定义模型:使用LightningModule定义你的模型。 配置分布式训练参数:如使用torch.distributed.launch或pytorch_lightning.trainer.Trainer的accelerator和gpus参数。 初始化Trainer:传入模型和其他训练参数(如学习...
第一个是pytorch lightning的标准方式,第二个是自定义方式。 PyTorch Lightning StandardStandard waycolab.research.google.com PyTorch Lightning CustomCustom Waycolab.research.google.com 总结 PyTorch Lightning已经开发出了一个很好的标准代码,它有229个贡献者,并且它的开发非常活跃。现在,它甚至有风险投资,因为它达...
# main.pyimporttorchfromlightning.pytorch.cliimportLightningCLIfromlightning.pytorch.demos.boring_classesimportDemoModel,BoringDataModuleclassLitLRScheduler(torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR):defstep(self):print("⚡","using LitLRScheduler","⚡")super().step()cli=LightningCLI(DemoModel,Boring...
本文将通过一个简单的实例,介绍如何使用Pytorch-lightning构建深度学习训练流程。 一、设置全局种子 首先,我们需要设置全局种子以确保实验的可重复性。在Pytorch-lightning中,我们可以使用seed_everything函数方便地设置全局种子。 from pytorch_lightning import seed_everything seed = 42 seed_everything(seed) 二、定义...
Trainer 则是开始执行模型训练、测试过程的类,传入一个 LightningModule 和对应控制参数来实例化即可开始训练。 我们从一个最简单的例子——MNIST 手写数字识别开始: 1 导入必要的库 导入pytorch_lightning 和 pytorch 常用的库。 import os import torch
本地pytorch环境下利用YOLOv5训练自己的数据 一、制作数据集 1.打标签 2.数据扩充 3.数据格式转换 二、输入网络训练 1.修改配置文件 2.修改训练文件 三、查看GPU训练进展 四、优化训练进程 1.分析原因 2.解决问题 5.最终加速训练进程参数和结果查看
什么是 PyTorch Lightning 是一个基于 PyTorch 的轻量级开源框架,旨在简化 PyTorch 深度学习模型训练过程。它提供了一系列高级抽象接口和预定义的训练循环,帮助开发者更专注于模型本身的设计和调试。 的优势 简化训练循环 在传统的 PyTorch 中,我们需要自行编写训练循环、优化器更新等代码。而 PyTorch Lightning 提供了预...
创建Trainer 对象并训练模型: 最后,您可以创建一个 Trainer 对象,配置训练的超参数,然后使用 Trainer 对象训练模型。 model=MyModel()data_module=MyDataModule()trainer=pl.Trainer(max_epochs=10)trainer.fit(model,data_module) 通过使用 PyTorch Lightning,您可以更轻松地管理模型训练流程,加速开发过程并提升代码的...
PyTorch Lightning支持在多种设备上训练模型,包括CPU、GPU和TPU。这使得模型训练可以灵活地在不同硬件上进行,提高了训练的灵活性和效率。 4. 自动化和优化 PyTorch Lightning自动处理许多训练过程中的细节,如学习率调整、早停等,同时提供了优化器和调度器的选择,帮助模型更快地收敛。