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...
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...
线性回归简单实现由于正规方程在实际应用中十分受限,所以我们一致采用最普遍的优化方式:小批量梯度下降梯度下降原理: 小批量梯度下降: 对于小批量梯度下降,我们需要通过我们CPU和GPU的性能选择批量\(b\)大小,学习率lr的选择等,但是在目前的话,我们还无需理会过多。我们使用一下的模型进行学习: $$\mathbf{y}= \mat...
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...
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。
DataModule 的 prepare_data() 和 setup() 方法。prepare_data() 方法在一个 CPU 上运行,用于在本地下载数据。而 setup() 方法是一个并行进程,可以运行数据处理作业。这些方法在每次调用训练器的方法时都会被调用,比如 trainer.fit()、trainer.validate() 等等。
PyTorch Lightning is a powerful yet lightweight PyTorch wrapper, designed to make high performance AI research simple, allowing you to focus on science, not engineering. PyTorch Lightning is just organized PyTorch, but allows you to train your models on CPU, GPUs or multiple nodes without changing...
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。
.test()若非直接调用,不会运行。 .test()会自动load最优模型。 model.eval()andtorch.no_grad()在进行测试时会被自动调用。 默认情况下,Trainer()运行于CPU上。 Trainer属性 callback_metrics current_epoch logger § logged_metrics log_dir is_global_zero progress_bar_metrics...
import torch.nn.functional as F from torchvision import transforms from torchvision.datasets import MNIST from torch.utils.data import DataLoader, random_split import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 ...