Trainer的基本设置 importpytorch_lightningasplfrompytorch_lightningimportTrainertrainer=Trainer(# 基本设置max_epochs=10,accelerator="auto",# 计算设备("auto", "cpu", "gpu")devices="auto",# 使用的设备数量("auto", 1, 2, 3,...)p
内置self.log方法,自动记录指标;支持多种日志后端,方便实验跟踪和可视化。 分布式训练支持:PyTorch Lightning 提供了对多 GPU、多节点训练的全面支持,开发者只需指定accelerator和devices参数即可启用分布式训练。支持的策略:数据并行(DDP、Sharded DDP)、模型并行(DeepSpeed、FairScale)、 混合精度训练。 调试和实验管理:PyT...
利用trainer.init_module(),可以避免额外的精度转换,且能直接将模型加载到 GPU(而不是从 CPU 转移)。 trainer = Trainer(accelerator="cuda", precision="16-true")withtrainer.init_module():# models created here will be on GPU and in float16model = MyLightningModule() 若是从 checkpoint 初始化模型,...
2. 分布式训练支持 PyTorch Lightning# 简洁的分布式配置 trainer=pl.Trainer( accelerator="gpu", devices=4, strategy="ddp" ) Ignite# 详细的分布式控制 dist.init_process_group(backend="nccl") model=DistributedDataParallel(model) 3. 性能优化能力 PyTorch Lightning- 内置的性能优化选项- 自动混合精度训练- ...
accelerator = "gpu" if torch.cuda.is_available() else "cpu" if out_dir is None: out_dir = Path(__file__).parent / "output" out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # Select architecture if model_choice == "lenet": model = LeNet(in_channels=1, out_channels=10) ...
通过单个参数启动多进程或多 GPU 训练(例如,Trainer(gpus=2, accelerator='gpu'))。 Lightning 管理分布式采样、梯度同步等。 优势:它简化了 HPC(高性能计算)或多 GPU 使用,让您专注于模型而不是并行化的细节。 4. 代码组织 PyTorch: 灵活,但如果不强制执行一致的代码结构,可能会变得混乱。
importtorchfrompytorch_lightningimportTrainerfrompytorch_lightning.acceleratorsimportGPUAccelerator 1. 2. 3. 步骤2:检查GPU是否可用 在使用GPU之前,我们需要先检查系统是否有可用的GPU资源。我们可以通过查看torch.cuda.is_available()函数的返回值来判断GPU是否可用。代码如下所示: ...
對於PyTorch DDP– 使用"smddp"適用於 的process_group_backend和"gpu"建立DDPStrategy類別的物件accelerator,並將其傳遞給訓練者類別。 importlightningasplfromlightning.pytorch.strategiesimportDDPStrategy ddp = DDPStrategy( cluster_environment=env, process_group_backend="smddp", accelerator="gpu") trainer = ...
Trainer( max_epochs=50, callbacks=[checkpoint_callback, early_stopping], logger=logger, accelerator="gpu" if torch.cuda.is_available() else "cpu", devices="auto", ) GPU available: True (cuda), used: True TPU available: False, using: 0 TPU cores HPU available: False, using: 0 HPUs ...
PyTorch Lightning# 简洁的分布式配置 trainer=pl.Trainer( accelerator="gpu", devices=4, strategy="ddp" ) Ignite# 详细的分布式控制 dist.init_process_group(backend="nccl") model=DistributedDataParallel(model) 3. 性能优化能力 PyTorch Lightning- 内置的性能优化选项- 自动混合精度训练- 简化的梯度累积实现...