PL框架在它的stratey模块中封装好了不同的分布式实现方式dp、ddp、deepspeed等 大部分情况下,不需额外的修改任何代码,就能将实现从单机单卡到进行分布式(单机多卡、多机多卡)的训练。 少部分情况,目前在DP模式下训练需要修改代码。虽然PL框架已经自动实现gather的过程,但如果需要对模型训练逻辑中每一轮迭代、epoch结束...
PyTorch Lightning 拥有一个活跃的社区,提供了丰富的教程、示例和文档,帮助开发者快速上手。 核心组件 1. LightningModule 这是PyTorch Lightning 的核心类,用户需要定义自己的 LightningModule 类来实现模型的训练、验证、测试逻辑。在这个类中,你需要实现以下方法: forward:定义模型的前向传播逻辑。 training_step:定义...
此外,Lightning 提供了简洁的接口来使用 GPU,只需简单地配置设备参数,Lightning 就会自动处理数据和模型的加载过程。 那么我们就从上述步骤开始,编写lightning模块的代码。 * * * ### PyTorch Lightning 教程:MNIST 分类任务 本文将带你一步步使用 PyTorch Lightning 完成一个 MNIST 分类任务。我们将从导入必要的模块...
PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架,旨在简化深度学习模型的开发和训练过程。它通过提供高层次的抽象和自动化处理,使得研究人员可以更专注于模型设计和实验,而无需过多关注底层的实现细节。 PyTorch Lightning的基础概念 核心组件: LightningModule:用户需要定义自己的LightningModule类来实现模型的训练、...
Lightning structures PyTorch code with these principles: Lightning forces the following structure to your code which makes it reusable and shareable: Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). ...
上述代码中:batch 即为从 train_dataloader 采样的一个batch的数据,batch_idx即为目前batch的索引。 pl.Trainer的主要参数 1、默认为每1个校验一次,即自动调用函数,可以进行设置 trainer=pl.Trainer(check_val_every_n_epoch=1) 2、设置GPU trainer=pl.Trainer(gpu=0) ...
我们就以构建一个简单的MNIST分类器为例,从模型、数据、损失函数、优化这四个关键部分入手。 模型 首先是构建模型,本次设计一个3层全连接神经网络,以28×28的图像作为输入,将其转换为数字0-9的10类的概率分布。 两者的代码完全相同。意味着,若是要将PyTorch模型转换为PyTorch Lightning,我们只需将nn.Module替换为...
这篇文章主要介绍为什么使用pytorch时,需要使用Lightning的最常见问题。由Pytorch Lightning的主创团队编写(William Falcon),经本文翻译。 PyTorch非常易于使用,可以构建复杂的AI模型。但是一旦研究变得复杂,并且将诸如多GPU训练,16位精度和TPU训练之类的东西混在一起,用户很可能引入Bug。
pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pytorch lightning的安装 1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c...
本文主要是记录下,使用PytorchLightning这个如何进行深度学习的训练,记录一下本人平常使用这个框架所需要注意的地方,由于框架的理解深入本文会时不时进行更新(第三部分的常见问题会是不是的更新走的),本文深度参考以下两个网站pytorch_lightning 全程笔记、Pytorch Lightning 完全攻略如果大家觉得本文写得不是很清楚,大家可以...