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...
# 示例运行命令如下python tools/run.py fit --config configs/cityscapes_darkzurich/refign_daformer.yaml --trainer.gpus[0]--trainer.precision16 模型的入口,即run.py其实是实例化了一个参数解析器,Lightning自己改进python原始的argparse,即LightningCLI,这个参数解析器既可以从命令行,也可以使用yaml获取模型、数...
我们将训练代码封装成如下脚本形式,方便后面测试使用。 %%writefile mnist_cnn.py import torch from torch import nn from argparse import ArgumentParser import torchvision from torchvision import transforms as T from torchvision.datasets import MNIST from torch.utils.data import DataLoader,random_split import ...
-- 即每一个 * 步完成后调用。 -- 即每一个 * 的epoch 完成之后会自动调用。 上面的 * 对train、valid、test都适用 deftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch y_hat=self.model(x)loss=F.cross_entropy(y_hat,y)pred=...return{'loss':loss,'pred':pred}deftraining_step_end(self,bat...
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...
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: ...
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...
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。
pytorchlightning是一个旨在简化深度学习研究和训练过程的库，它通过高层次封装PyTorch功能，提供了一种更加直观、高效的方式来构建和训练深度学习模型。以下是关于pytorchlightning的深入浅出解析：一、核心特点 封装与简化：pytorchlightning封装了PyTorch中的繁琐细节，如模型训练、验证、测试等流程的管理，使用户...
Lightning完整的训练循环的代码 lightning代码与PyTorch完全相同,除了以下两点: 核心成分由LightningModule进行组织 训练/验证循环的代码已由培训器(trainer)抽象化 先来看不使用DataModule而是使Dataloaders自由定义的版本代码: import torchfrom torch import nnimport pytorch_lightning as plfrom torch.utils.data import ...