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。...它将PyTorch代码组织成了4个函数，prepare_data、train_dataloader、val_dataloader、test_dataloader ?...prepare_data 这个功能可以确保在你使用多个GPU的时候，不会下载多个数据集或者对数据进行多重操作。这样所有代码都确保关键部分只从一个GPU调用。...此外，Lightning还允许使用多个dataloaders来测试或验证。 优化 接着就是优化。 ? 不同的是，Lightning被组织到配置优化器的功能中。...在PyTorch中，我们知道，需要你自己去构建for循环，可能简单的项目还好，但是一遇到更加复杂高级的项目就很容易翻车了。
使用方法 PyTorch Lightning具体该如何使用，作者Falcon还是以MNIST图像分类网络为例，介绍从收集数据到训练再到验证、测试的全过程。 ?...准备数据集阶段分为下载图片、转换、分割数据集、打包四个步骤。...二者代码大致相同，只是将PyTorch代码组织为4个函数： prepare_data：此函数负责处理下载数据，确保使用多个GPU时，不会下载多个数据集或对数据进行双重操作。...而PyTorch Lightning将样板格式抽象化，但方框中的内容保持不变，增加了代码的可读性和可重复性。 ? 后面验证推理的部分不再赘述。...新增高级功能，连Pytorch本尊都没有 除了以上的一些特性外，PyTorch Lightning还加入了许多高级功能，让你体验到PyTorch本身不具备的一些优点。
如果直接按照官方的模板写代码，小型project还好，如果是大型项目，有复数个需要调试验证的模型和数据集，那就不太好办，甚至更加麻烦了。...class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。...setup(self, stage=None)： 实例化数据集（Dataset），并进行相关操作，如：清点类数，划分train/val/test集合等。...参数stage用于指示是处于训练周期(fit)还是测试周期(test)，其中，fit周期需要构建train和val两者的数据集。 setup函数不需要返回值。...mean，std之类，那么如果你从pl.LightningModule中pass一个self.device，实际上在一开始这个self.device永远是cpu。
为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。...class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。...setup(self, stage=None)： 实例化数据集（Dataset），并进行相关操作，如：清点类数，划分train/val/test集合等。...参数stage用于指示是处于训练周期(fit)还是测试周期(test)，其中，fit周期需要构建train和val两者的数据集。 setup函数不需要返回值。...mean，std之类，那么如果你从pl.LightningModule中pass一个self.device，实际上在一开始这个self.device永远是cpu。
同样，PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器中，该数据加载器处理数据集的加载，改组和批处理。...简而言之，数据准备包括四个步骤： 下载图片 图像变换（这些是高度主观的）。 生成训练，验证和测试数据集拆分。 将每个数据集拆分包装在DataLoader中 ?...同样，除了将PyTorch代码组织为4个函数之外，代码完全相同： prepare_data 此功能处理下载和任何数据处理。此功能可确保当您使用多个GPU时，不会下载多个数据集或对数据进行双重操作。...这是因为每个GPU将执行相同的PyTorch，从而导致重复。所有在Lightning的代码可以确保关键部件是从所谓的仅一个GPU。...在代码中 ? 每个时期以称为批处理b的小块迭代数据集 在数学上 ? 在代码中 ? 执行向前通过 在数学上 ? 代码 ? 计算损失 在数学上 ? 在代码中 ?
该数据集可在 Kaggle 上获得，称为 Medium-Search-Dataset。 任务 我的任务是制作一个文本生成器来生成连贯的文章标题。...我将使用 Transformers 库进行预处理和模型构建，然后我将使用 PyTorch Lightning 微调模型。 安装Transformers 使用以下命令安装 Transformers。...我建议在 Kaggle 而不是本地机器运行这个 notebook，因为 Kaggle 已经在环境中安装了大部分依赖项。Pytorch Lightning 将用作包装类以加快模型构建。...在以下部分中，我们将微调模型以生成更好的文本。 下面我们要自定义一个数据集，它将创建标记化的标题并将其发送到数据集。...Lightning 允许我们在训练器中声明 GPU，同时处理其余部分。6轮训练应该需要大约 30 分钟。
Lightning将研究代码划分为以下几个组件： 模型 数据处理 损失函数 优化器 以上四个组件都将集成到LightningModule类中,是在Module类之上进行了扩展，进行了功能性补充，比如原来优化器使用在...main函数中，是一种面向过程的用法，现在集成到LightningModule中，作为一个类的方法。...__init__()（初始化 LightningModule ） prepare_data() （准备数据，包括下载数据、预处理等等） configure_optimizers() （配置优化器） 4.2...在训练函数中需要完成： 数据获取 data, target = data.to(device), target.to(device) 清空优化器梯度 optimizer.zero_grad() 前向传播...有了PyTorch lightning的帮助，可以自动帮你处理，通过设置trainer中的gpus参数即可。
---- 作者：PyTorch Lightning team 编译：ronghuaiyang 来源：AI公园 导读 非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting...TorchMetrics是一个PyTorch度量的实现的集合，是PyTorch Lightning高性能深度学习的框架的一部分。...Lightning中使用TorchMetrics 下面的例子展示了如何在你的LightningModule中使用metric : ?...我们可以从混淆矩阵中快速确定两件事： 阴性患者的数量远远少于阳性患者的数量 —> 这意味着你的数据集是高度不平衡的。...有5名患者检测失败 从准确性来看，这个模型似乎表现得很好，但考虑到混淆矩阵，我们发现这个模型过于专注于预测阴性患者，而未能预测阳性患者。
因此，我将在本文中介绍的内容是安装、基本的代码比较以及通过示例进行比较，这些示例是我自己通过从pytorch lightning site获取的，一些代码自己创建的。最后是本文的结论。...安装 好的，让我们从安装pytorch-lighting开始，这样你就可以跟着我一起做了。你可以使用pip或者conda安装pytorch lightning。...从第一次安装开始，它就自带了许多标准机器学习和数据处理库包。 基本代码的比较 在我们进入代码之前，我想让你看看下面的图片。...在此之后，你需要构建将用于训练的数据集和数据加载器。...现在，在下面的代码中，我们使网络与28x28像素的MNIST数据集想匹配。第一层有128个隐藏节点，第二层有256个隐藏节点，第三层为输出层，有10个类作为输出。
由于Facebook AI Research的FairScale团队与PyTorch Lightning团队之间的合作，PyTorch中的此功能现已可用。 本文大纲 本文适用于谁？...如何在PyTorch中使用Sharded 对于那些没有足够的时间来了解Sharded工作原理的人，我将在前面解释如何在您的PyTorch代码中使用Sharded。...在另一种方法（分布式数据并行，DDP）中，每个GPU训练数据的子集，并且梯度在GPU之间同步。此方法还可以在许多机器（节点）上使用。...在此示例中，每个GPU获取数据的子集，并在每个GPU上完全相同地初始化模型权重。然后，在向后传递之后，将同步所有梯度并进行更新。...通过使用这些优化方法中的任何一种，可以通过多种方法来压缩分布式训练中的最大效率。 好消息是，所有这些模式都可在PyTorch Lightning中使用，而零代码更改则可用。
Flash 是基于PyTorch Lightning的快速原型任务，基线和微调可扩展深度学习模型的集合。它提供从基准实验到最新研究的无缝体验。...PyTorch Lightning最近在从样板代码解耦研究中获得了出色的响应，从而实现了无缝的分布式训练，日志记录和深度学习研究代码的可重复性。...许多研究实验室和AI公司都使用Lightning简化了全球PyTorch模型的训练。 启动深度学习项目可能会非常困难。使基线模型运行在新数据集或域外任务上需要花费时间。...但是借助Flash用户可以在几行代码中创建图像或文本分类器，而无需花哨的模块和研究经验。 任何新的深度学习项目的标准工作流程都遵循三个步骤。通常示例存储库无法扩展到生产训练和推论。...通常将数据加载硬编码到不同的基准数据集。这导致任务表示的多个不兼容标准。除非您掌握其工作方法，否则几乎不可能修改或建立在该代码上。
本指南从最简单的结构到最复杂的改动都有，可以使你的网络得到最大的好处。...**任何使用Pytorch进行深度学习模型研究的人，如研究人员、博士生、学者等，我们在这里谈论的模型可能需要你花费几天的训练，甚至是几周或几个月。...） 移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 Pytorch-Lightning ?...乍一看，这可能会让你不知所措，但你真的只需要做两件事:1)移动你的模型到GPU, 2)每当你运行数据通过它，把数据放到GPU上。...在高层次上： 在每个GPU上初始化一个模型的副本(确保设置种子，让每个模型初始化到相同的权重，否则它会失败)。 将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。
本指南从最简单的结构到最复杂的改动都有，可以使你的网络得到最大的好处。...**任何使用Pytorch进行深度学习模型研究的人，如研究人员、博士生、学者等，我们在这里谈论的模型可能需要你花费几天的训练，甚至是几周或几个月。...） 移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 Pytorch-Lightning 你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化...乍一看，这可能会让你不知所措，但你真的只需要做两件事:1)移动你的模型到GPU, 2)每当你运行数据通过它，把数据放到GPU上。...在高层次上： 在每个GPU上初始化一个模型的副本(确保设置种子，让每个模型初始化到相同的权重，否则它会失败)。 将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。
Lightning 提供了一个为复杂模型交互世界设计的用户体验，同时抽象出所有令人分心的工程细节，如多 GPU 和多 TPU 训练，early stopping，日志等.........自编码器系统 PyTorch Lightning 的第二个关键原则是硬件和“科学”代码必须分开。Lightning 进化到可以利用大规模的计算，而不需要向用户展示任何抽象概念。...Lightning 现在有一个不断增长的贡献者社区，其中有超过300个极有才华的深度学习人员，他们选择分配相同的能量，做完全相同的优化，但是却有成千上万的人从他们的努力中受益。 ?...Grid 允许任何构建深度学习模型的人在大规模计算资源上迭代，然后立即将这些模型部署到一个可伸缩的环境中，能够处理你扔给深度学习系统的最大流量。 ?...例如，如果你想根据验证损失更新checkpoint: 计算你希望监控的任何指标或其他数量，例如验证集损失。 使用 log() 方法记录数量，并用一个键如 val_loss。
PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具，它可以抽出代码中复杂重复的部分，使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。...我注意到几个可以加速的地方，并将代码重构为 Pytorch 代码，让训练大约快了 3 倍。 但我认为还有改进的余地。...默认情况下，Pytorch 在两个 epoch 之间会 kill 掉运行中的进程（worker）并重新加载，因而需要重新加载数据集。 在我这个例子中，加载数据集非常慢。...的源码，发现是这样的： 当使用 persistent_workers > 0 迭代 DataLoader 时，如果_iterator` 为 None，则使用_get_iterator() 重新加载整个数据集...相信更多人将从这次修复中受益，并且他们的 Lightning 模型的训练和测试时间会得到改善。如果你最近还没有更新依赖项，请尝试安装 pytorch-lightning==1.5.1 或更高版本！
本文涵盖以下内容（从易到难）： 使用DataLoader DataLoader中的进程数 批尺寸 累积梯度 保留计算图 转至单GPU 16位混合精度训练 转至多GPU(模型复制) 转至多GPU节点(8+...编码器和解码器仍然可以从并行化每个操作中获益。...始终输入到设备列表中的第一个设备上。 跨设备传输数据非常昂贵，不到万不得已不要这样做。 优化器和梯度将存储在GPU 0上。因此，GPU 0使用的内存很可能比其他处理器大得多。 9....多节点GPU训练 每台机器上的各GPU都可获取一份模型的副本。每台机器分得一部分数据，并仅针对该部分数据进行训练。各机器彼此同步梯度。 做到了这一步，就可以在几分钟内训练Imagenet数据集了!...高级阶段： 在各GPU上初始化一个模型的副本(确保设置好种子，使每个模型初始化到相同的权值，否则操作会失效。) 将数据集分成子集。每个GPU只在自己的子集上训练。
编码器和解码器仍然可以从并行化每个操作中获益。...始终输入到设备列表中的第一个设备上。 跨设备传输数据非常昂贵，不到万不得已不要这样做。 优化器和梯度将存储在GPU 0上。因此，GPU 0使用的内存很可能比其他处理器大得多。 9....每台机器上的各GPU都可获取一份模型的副本。每台机器分得一部分数据，并仅针对该部分数据进行训练。各机器彼此同步梯度。 做到了这一步，就可以在几分钟内训练Imagenet数据集了!...高级阶段： 在各GPU上初始化一个模型的副本(确保设置好种子，使每个模型初始化到相同的权值，否则操作会失效)。 将数据集分成子集。每个GPU只在自己的子集上训练。...在Lightning中，通过将distributed_backend设置为ddp（分布式数据并行处理）并设置GPU的数量，这可以很容易实现。
本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。...如果您在知道它的结构是基于创建数据加载器的思想创建的，然后使用它将小批量的经验传递给每个训练步骤这些原理之前使用过Lightning；那么对于大多数ML系统（如监督模型），这一切如何生效的是很清楚的。...但是当我们在生成数据集时，它又是如何生效的呢？ 我们需要创建自己的可迭代数据集，它使用不断更新的重播缓冲区来采样以前的经验。...训练数据加载器 接下来，我们需要向Lightning提供我们的训练数据加载器。如您所料，我们初始化了先前创建的IterableDataset。然后像往常一样把这个传递给数据加载器。...通常，此间隔是根据数据集的长度自动设置的。然而，可迭代数据集没有一个长度函数。因此，我们需要自己设置这个值，即使我们没有执行验证步骤。 ?
00_pytorch-vit-random-init.py 和 01_pytorch-vit.py 的对比柱状图。 当然，模型效果可能因数据集或任务的不同而有所差异。...pip install lightning 下面探索的所有技术也可以在纯 PyTorch 中实现。Fabric 的目标是使这一过程更加便利。...在探索「加速代码的高级技术」之前，先介绍一下将 Fabric 集成到 PyTorch 代码中需要进行的小改动。一旦完成这些改动，只需要改变一行代码，就可以轻松地使用高级 PyTorch 功能。...如下简要概述了数据并行的工作原理： 同一个模型被复制到所有的 GPU 上。 每个 GPU 分别接收不同的输入数据子集（不同的小批量数据）。...然后将结果连接起来以获取结果，这有效地分摊了计算负载。
最近几年，开源工具在满足端到端平台的许多需求方面取得了很大进步。从模型架构开发到数据集管护（Dataset curation），再到模型训练和部署，它们都可以扮演一个不可思议的角色。...本文将对 PyTorch Lightning Flash 与数据集可视化和模型分析工具 FiftyOne 之间的集成进行了深入研究。...将 FiftyOne 数据集加载到 Flash 尽管使用 FiftyOne 开发数据集一直都很容易，但是与 PyTorch Lightning Flash 集成后，你就可以将这些数据加载到 Flash...从数据集创建 Flash 数据模块。 对任务进行微调。 从模型生成预测。 向数据集中添加预测结果并 将其可视化。...PyTorch Lightning Flash 与 FiftyOne 之间的新集成为开发数据集、训练模型和分析结果提供了一种新的简便方法。
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