只要改一下Trainer的参数就行: trainer = pl.Trainer(max_epochs=10, gpus=4, strategy=“ddp”) 这样就能在4个GPU上愉快地分布式训练了,不用自己写繁琐的并行代码。 3. Lightning的实际应用 说了这么多,来点实际的。假设咱们要训练一个简单的图像分类模型,用Lightning怎么搞? import
1.1 模型定义 通过LightningModule定义基本的模型。在使用原始的PyTroch框架时,model的定义和训练是分开的,一般需要自定义构建Trainer函数以便调用train、valid、test功能。这一点在pytorch-lightning框架中进行了改善。在此框架下,model的定义和trian、valid、test全部集成到了一起,通过定义*_step完成模型的train、valid、te...
每当 Trainer、循环或 Lightning 中的任何其他组件需要与硬件通信时,会调用strategy,而strategy则会调用Accelerator 主要功能: 读取输入的device,处理各种格式(列表,字符串,……) 获取所有可用的device 释放显存 Precision 以混合精度训练为例,如果使用lightning库,源码在lightning.pytorch.plugins.precision.MixedPrecision类...
PyTorch Lightning# 简洁的分布式配置 trainer=pl.Trainer( accelerator="gpu", devices=4, strategy="ddp" ) Ignite# 详细的分布式控制 dist.init_process_group(backend="nccl") model=DistributedDataParallel(model) 3. 性能优化能力 PyTorch Lightning- 内置的性能优化选项- 自动混合精度训练- 简化的梯度累积实现 ...
(max_epochs=20,#gpus=0,#单CPU模式 gpus=0,#单GPU模式 #num_processes=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false",#多CPU(进程)模式 #gpus=[0,1,2,3],strategy="dp",#多GPU的DataParallel(速度提升效果一般)#gpus=[0,1,2,3],strategy=“ddp_find_unused_parameters_false" #多GPU的Distributed...
() train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 创建模型 model = SimpleModel() # 配置Trainer以支持多GPU训练 trainer = pl.Trainer( gpus=2, # 使用2个GPU strategy='ddp', # 使用分布式数据并行策略 max_epochs=10 # 训练10个epoch ) # 开始训练 trainer.fit(model, train...
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...
frompytorch_lightningimportTrainer# 设置 Trainer,使用 ddp 并指定 GPU 数量trainer=Trainer(accelerator='gpu',gpus=2,strategy='ddp')# DDP为分布式数据并行 1. 2. 3. 4. 5. 运行分布式训练 最后,我们通过以下代码启动训练过程: # 实例化模型model=MNISTModel()# 开始训练trainer.fit(model,train_loader) ...
import lightning as L class MyCustomTrainer: def __init__(self, accelerator="auto", strategy="auto", devices="auto", precision="32-true"): self.fabric = L.Fabric(accelerator=accelerator, strategy=strategy, devices=devices, precision=precision) def fit(self, model, optimizer, dataloader, max...
strategy="auto", max_epochs=max_epoch, callbacks=callbacks, default_root_dir=out_dir, ) # Train the model ⚡ # data_module.setup(stage="fit") # Is called by trainer.fit(). # Call training_step + validation_step for all the epochs. ...