训练加速技巧 只有当你的模型中所有参数都参与训练,可以开启find_unused_parameters=False,加快训练速度。在pl中你只需要设置stratyge=ddp_find_unused_parameters_false即可。 设置锁页内存,pl中通过设置trainer的参数pin_memory=True。 使用半精度训练,在pl中通过设置trainer的参数precison=16。 使用APEX加速,在pl中先...
deterministic=True, strategy=DDPStrategy(find_unused_parameters=False), amp_backend='native', default_root_dir=log_dir,check_val_every_n_epoch=10) trainer.fit(model, datamodule=dm) trainer主要是设定特定的训练策略,然后调用之前的model去执行。这里主要是去熟悉一些参数, 比如说最大的训练epochs数量,pr...
3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") pl 可以很方便地应用单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 以下几种情况训练耗时统计如下: 单CPU: 2min 17s 单GPU: 59.4 s 4个GPU(dp模式): 1min 4个GPU(ddp模式): 38.9 s 一般情况下,如果是单机多卡,建议使用 ddp模式...
在这个例子中,gpus=-1表示使用所有可用的GPU,strategy=DDPStrategy表示使用分布式数据并行(DDP)策略进行多卡训练。find_unused_parameters=False是一个常用的配置,用于在某些情况下避免未使用的参数导致的错误。 4. 编写和调整多卡训练的代码 在进行多卡训练时,你通常不需要对模型代码进行太多修改。PyTorch Lightning会自动...
from pytorch_lightning.plugins import DDPPlugin trainer = pl.Trainer( ..., strategy=DDPPlugin(find_unused_parameters=False), ) See the stable version of docs (not latest) here: https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/stable/guides/speed.html?highlight=find_unused_parameters#when-using-ddp...
In these instances, we can have clear documentation for the error message, and that they need to instantiate a DDP plugin with find_unused_parameters=True, and pass this to the trainer like so ddp = DDPPlugin(find_unused_parameters=True) trainer = Trainer(..., plugins=[ddp]) ...
3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动搜索最大batch_size(auto_scale_batch_size='binsearch') (注:过大的batch_size对模型学习是有害的。) 详细原理,可以参考: https...
# strategy="ddp_find_unused_parameters_false" ) # 训练 if not _config["test_only"]: trainer.fit(model, datamodule=dm) # 调用agent函数,这是第四步:运行 wandb.agent(sweep_id, train, count=50) total_time = time.time() - start_time ...
Changed the default of find_unused_parameters back to True in DDP and DDP Spawn (#6438)FixedExpose DeepSpeed loss parameters to allow users to fix loss instability (#6115) Fixed DP reduction with collection (#6324) Fixed an issue where the tuner would not tune the learning rate if also ...