*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,自动从环境变量中读取与函数参数同名的值,并在调用函数时使用这些值。如果函数参数已经通过kwargs提供了值,那么这些值将不会被环境变量中的值覆盖。 init参数有很...
先将参数分为N份,相邻的GPU传递不同的参数,在传递N-1次之后,不同的GPU上各自得到一份不同的参数。 (2) All Gather 每个GPU得到每一份参数的累积之后,类似Scatter Reduce再环状传递,将所有参数同步到所有的GPU上。 完成这两个过程后,所有GPU都会得到更新后的全部参数。 Parameter Service最大的问题就是通信成本...
参考资料: 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...
没问题!Lightning支持断点续训练,只要在Trainer中设置resume_from_checkpoint参数就行。 超参数优化:Lightning还能和一些超参数优化库(比如Optuna)无缝集合,帮你自动找最佳超参数。 模型checkpointing:Lightning会自动保存训练过程中的最佳模型,你都不用操心。 5. 小结 PyTorch Lightning就像是给你的PyTorch代码装上了一对...
加载模型的参数信息,则需: state_dict = model_object.load_state_dict(torch.load('params.pth')) 1. state_dict为OrderedDict类型,加载后,在左侧的变量栏可以看到state_dict包含的一些key, value 对于模型比较大的,在左侧栏可能看不全state_dict包含的所有key,value,可以通过遍历查看state_dict中的key值 ...
前面一篇已经详细分享了关于模型本身,格式化输入与输出的结果。这里使用的预训练模型是ResNet50作为backbone网络,实现模型的参数微调迁移学习。输入的数据是RGB三通道的,取值范围rescale到0~1之间。关于模型本身的解释请看这里: 轻松学Pytorch –Mask-RCNN图像实例分割 ...
在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程,实现了类似即插即用的开发...
self.log()中常用参数以下: prog_bar:如果是True,该值将会显示在进度条上 logger:如果是True,将会记录到logger器中(会显示在tensorboard上) 2.2 LightningDataModule 这一个类必须包含的部分是setup(self, stage=None)方法,train_dataloader()方法。
LightningModule超参数 通常，我们训练多种模型版本。Lightning提供保存检查点和yaml文件以保存信息的方法，有助于提高可读性和重现性。训练器args 将所有可能的Trainer标志添加到argparser，并以此方式初始化Trainer，以实现更便捷的训练流程。多个Lightning模块 Lightning支持定义多个Lightning模块，每个模块具有不同...