模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速实验和模型迭代。 内置最佳实践:PyTorch Lightning 集成了许多深度学习的最佳实践,例如:自动混合精度训练(precision=...
max_epochs=3, precision=PRECISION, callbacks=callback, # 只需要在这里加入callback参数即可 ) # 后面的训练过程一样,省略 ``` 就此为止,我们完成了整个深度学习的训练过程,我们展示了如何使用 PyTorch Lightning 来简化深度学习项目中的各类繁琐操作。从导入模块、定义模型、准备数据到训练和[测试模型](知乎直答...
例如预测的步数等 model.pred_step=1000# 定义trainer,其中limit_test_batches表示取测试集中的0.05的数据来做测试 trainer=pl.Trainer(gpus=1,precision=16,limit_test_batches=0.05)#测试,自动调用test_step(),其中dm为数据集,放在下面讲 trainer.test(model=dck...
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,...
通过precision可以设置 double (64), float (32), bfloat16 ("bf16"), half (16) 精度的训练。 默认是float(32) 标准精度,bfloat16 ("bf16")是混合精度。 如果选择 half(16) 半精度,并同时增大batch_size为原来2倍, 通常训练速度会提升3倍左右。 %%time #半精度 !python3 mnist_cnn.py --precision...
1. 自动混合精度训练(Auto Mixed Precision Training) PyTorch Lightning 支持自动混合精度训练,可以自动识别模型中的浮点运算,并决定何时使用半精度(float16)和何时使用全精度(float32)。这可以显著减少内存占用和加速训练过程。 2. 分布式训练(Distributed Training) PyTorch Lightning 提供了多种分布式训练的方法,包括数...
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(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点...
它还对所有的边缘情况都进行了严格的测试,并且包含了越来越多的常用指标的实现,比如 Accuracy、 Precision、 Recall、 Fbeta、 MeanSquaredError 等等。 要实现自定义衡量指标,只需子类化基本度量类并实现 _ init _ ()、 update ()和 compute ()方法,所需要做的就是正确调用 add _ state () ,以便使用 DDP ...
在Linghtning中,这部分代码抽象为 LightningModule 类。 1.2 工程代码 Engineering code 这部分代码很重要的特点是:重复性强,比如说设置early stopping、16位精度、GPUs分布训练。 在Linghtning中,这部分抽象为 Trainer 类。 1.3 非必要代码 Non-essential code ...
混合精度训练Lightning:通过配置实现trainer=pl.Trainer(precision=16)Ignite:需要手动集成PyTorch的AMP功能 内存清理importtorch torch.cuda.empty_cache() # 在需要时手动清理GPU内存 这些优化策略在处理大规模模型时特别重要,可以显著提高训练效率和资源利用率。