如何从Pytorch 到 Pytorch Lightning | 简要介绍
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何从Pytorch 到 Pytorch Lightning | 简要介绍相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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完全解决了这个问题。Lightning会构建您的PyTorch代码，以便可以抽象出训练的细节。这使得AI研究可扩展且可快速迭代。
该系列上一篇地址： pytorch-lightning入门（一）—— 初了解
1 谁适用PyTorch Lightning？
PyTorch Lightning是在NYU和FAIR进行博士研究时创建的
PyTorch Lightning是为从事AI研究的专业研究人员和博士生而创建的。
Lightning来自我的博士学位。人工智能研究的纽约大学CILVR和Facebook的AI研究。结果，该框架被设计为具有极强的可扩展性，同时又使最先进的AI研究技术（例如TPU训练）变得微不足道。
现在，核心贡献者都在使用Lightning推动AI的发展，并继续添加新的炫酷功能。
但是，简单的界面使专业的生产团队和新手可以使用Pytorch和PyTorch Lightning社区开发的最新技术。
Lightning拥有超过320名贡献者，由11名研究科学家，博士研究生和专业深度学习工程师组成的核心团队。
2 大纲
本教程将引导您构建一个简单的MNIST分类器，并排显示PyTorch和PyTorch Lightning代码。虽然Lightning可以构建任何任意复杂的系统，使用MNIST来说明如何将PyTorch代码重构为PyTorch Lightning。
典型的AI研究项目
在研究项目中，我们通常希望确定以下关键组成部分：
- 模型 the model(s)
- 数据 the data
- 损失 the loss
- 优化器 the optimizer(s)
2.1 模型的构建
设计一个三层全连接神经网络，该网络以28x28的图像作为输入，并输出10个可能标签上的概率分布。
首先，在PyTorch中定义模型
该模型定义了计算图，以将MNIST图像作为输入，并将其转换为10个类别（0-9数字）的概率分布。
3-layer network (illustration by: William Falcon)
要将模型转换为PyTorch Lightning，只需将pl.LightningModule替换掉nn.Module
Lightning 提供了结构化的 PyTorch code
看！两者的代码完全相同！
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule，例如预测
或者用于预训练
2.2 数据 data
在本教程中，使用MNIST。
让我们生成MNIST的三个部分，即训练，验证和测试部分。
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Dataloader中，该数据加载器处理数据集的加载，shuffling, batching。
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：
对于此代码中的一些关键函数解释如下：
2.3 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。
2.4 dataloader
** train_dataloader，val_dataloadertest_dataloader**
每一个都负责返回适当的数据拆分。Lightning以这种方式进行构造，因此非常清楚如何操作数据。如果曾经阅读用PyTorch编写的随机github代码，则几乎看不到如何操纵数据。
Lightning甚至允许多个数据加载器进行测试或验证。
这段代码是根据我们所谓的DataModule进行组织的。尽管这是100％可选的，并且闪电可以直接使用DataLoaders，但DataModule可以使您的数据可重用并且易于共享。
2.5 优化器 Optimizer
现在选择如何进行优化。将使用Adam而不是SGD，因为它在大多数DL研究中都是很好的默认设置。
同样，这两者完全相同，只是它被组织到configure optimizers功能中。
Lightning非常容易扩展。例如，如果想使用多个优化器（即GAN），则可以在此处返回两者。
还会注意到，在Lightning中，传入了self.parameters（） 而不是model，因为LightningModule就是model。
2.6 损失函数 loss
对于n向分类，要计算交叉熵损失。交叉熵与将使用的NegativeLogLikelihood（log_softmax）相同。
再次……代码是完全一样的！
2.7 训练和验证循环
Training and Validation Loop
我们汇总了训练所需的所有关键要素：
- 模型（3层NN） The model (3-layer NN)
- 数据集（MNIST）
- 优化器 optimizer
- 损失 loss
现在，执行一个完整的训练例程，该例程执行以下操作：
-
迭代多个eooch（一个epoch是对数据集D的完整遍历）
-
每个epoch以批处理b(batch)的小块迭代数据集
-
执行前向通过 forward pass
-
计算损失 loss
-
执行反向传递以计算每个权重的所有梯度
-
优化
在PyTorch和Lightning中，伪代码都看起来像这样
但这就是 Lightning不同的地方。在PyTorch中，自己编写了for循环，这意味着必须记住要以正确的顺序调用正确的东西-这为错误留下了很多空间。
即使模型很简单，也不会像开始做更高级的事情那样，例如使用多个GPU，梯度裁剪，提早停止，检查点，TPU训练，16位精度等……代码复杂性将迅速爆炸。
即使模型很简单，也不会一开始就做更高级的事情
这是PyTorch和Lightning的验证和训练循环
这就是Lightning的美。它是抽象模板，内容保持不变， 只做了结构上的调整。这意味着您仍在编写PyTorch，除了您的代码结构变得良好。
这增加了可读性，有助于再现性！
2.8 Lightning Trainer
The trainer is how we abstract the boilerplate code.
同样，这是可能的，因为要做的就是将PyTorch代码组织到LightningModule中
3 完整代码对比
3.1 Full Training Loop for PyTorch
用PyTorch编写的完整MNIST示例如下：
import torch
from torch import nn
import pytorch_lightning as pl
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torch.nn import functional as F
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import datasets, transforms
import os
# -----------------
# MODEL
# -----------------
class LightningMNISTClassifier(pl.LightningModule):
def __init__(self):
super(LightningMNISTClassifier, self).__init__()
# mnist images are (1, 28, 28) (channels, width, height)
self.layer_1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 128)
self.layer_2 = torch.nn.Linear(128, 256)
self.layer_3 = torch.nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
batch_size, channels, width, height = x.sizes()
# (b, 1, 28, 28) -> (b, 1*28*28)
x = x.view(batch_size, -1)
# layer 1
x = self.layer_1(x)
x = torch.relu(x)
# layer 2
x = self.layer_2(x)
x = torch.relu(x)
# layer 3
x = self.layer_3(x)
# probability distribution over labels
x = torch.log_softmax(x, dim=1)
return x
# ----------------
# DATA
# ----------------
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
mnist_train = MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transform)
mnist_test = MNIST(os.getcwd(), train=False, download=True, transform=transform)
# train (55,000 images), val split (5,000 images)
mnist_train, mnist_val = random_split(mnist_train, [55000, 5000])
mnist_test = MNIST(os.getcwd(), train=False, download=True)
# The dataloaders handle shuffling, batching, etc...
mnist_train = DataLoader(mnist_train, batch_size=64)
mnist_val = DataLoader(mnist_val, batch_size=64)
mnist_test = DataLoader(mnist_test, batch_size=64)
# ----------------
# OPTIMIZER
# ----------------
pytorch_model = MNISTClassifier()
optimizer = torch.optim.Adam(pytorch_model.parameters(), lr=1e-3)
# ----------------
# LOSS
# ----------------
def cross_entropy_loss(logits, labels):
return F.nll_loss(logits, labels)
# ----------------
# TRAINING LOOP
# ----------------
num_epochs = 1
for epoch in range(num_epochs):
# TRAINING LOOP
for train_batch in mnist_train:
x, y = train_batch
logits = pytorch_model(x)
loss = cross_entropy_loss(logits, y)
print('train loss: ', loss.item())
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
# VALIDATION LOOP
with torch.no_grad():
val_loss = []
for val_batch in mnist_val:
x, y = val_batch
logits = pytorch_model(x)
val_loss.append(cross_entropy_loss(logits, y).item())
val_loss = torch.mean(torch.tensor(val_loss))
print('val_loss: ', val_loss.item())
3.2 Full Training loop in Lightning
Lightning中的完整训练循环
Lightning版本完全相同，除了：
- 核心成分由LightningModule组织
- 训练者/验证循环代码已由
Trainer抽象化
import torch
from torch import nn
import pytorch_lightning as pl
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torch.nn import functional as F
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import datasets, transforms
import os
class LightningMNISTClassifier(pl.LightningModule):
def __init__(self):
super().__init__()
# mnist images are (1, 28, 28) (channels, width, height)
self.layer_1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 128)
self.layer_2 = torch.nn.Linear(128, 256)
self.layer_3 = torch.nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
batch_size, channels, width, height = x.size()
# (b, 1, 28, 28) -> (b, 1*28*28)
x = x.view(batch_size, -1)
# layer 1 (b, 1*28*28) -> (b, 128)
x = self.layer_1(x)
x = torch.relu(x)
# layer 2 (b, 128) -> (b, 256)
x = self.layer_2(x)
x = torch.relu(x)
# layer 3 (b, 256) -> (b, 10)
x = self.layer_3(x)
# probability distribution over labels
x = torch.log_softmax(x, dim=1)
return x
def cross_entropy_loss(self, logits, labels):
return F.nll_loss(logits, labels)
def training_step(self, train_batch, batch_idx):
x, y = train_batch
logits = self.forward(x)
loss = self.cross_entropy_loss(logits, y)
self.log('train_loss', loss)
return loss
def validation_step(self, val_batch, batch_idx):
x, y = val_batch
logits = self.forward(x)
loss = self.cross_entropy_loss(logits, y)
self.log('val_loss', loss)
def configure_optimizers(self):
optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3)
return optimizer
# data
# transforms for images
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
# prepare transforms standard to MNIST
mnist_train = MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transform)
mnist_test = MNIST(os.getcwd(), train=False, download=True, transform=transform)
train_dataloader = DataLoader(mnist_train, batch_size=64)
val_loader = DataLoader(mnist_test, batch_size=64)
# train
model = LightningMNISTClassifier()
trainer = pl.Trainer()
trainer.fit(model, train_dataloader, val_loader)
3.3 将dataloader写进DataModule中
import torch
from torch import nn
import pytorch_lightning as pl
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torch.nn import functional as F
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import datasets, transforms
import os
class LightningMNISTClassifier(pl.LightningModule):
def __init__(self):
super().__init__()
# mnist images are (1, 28, 28) (channels, width, height)
self.layer_1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 128)
self.layer_2 = torch.nn.Linear(128, 256)
self.layer_3 = torch.nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
batch_size, channels, width, height = x.size()
# (b, 1, 28, 28) -> (b, 1*28*28)
x = x.view(batch_size, -1)
# layer 1 (b, 1*28*28) -> (b, 128)
x = self.layer_1(x)
x = torch.relu(x)
# layer 2 (b, 128) -> (b, 256)
x = self.layer_2(x)
x = torch.relu(x)
# layer 3 (b, 256) -> (b, 10)
x = self.layer_3(x)
# probability distribution over labels
x = torch.log_softmax(x, dim=1)
return x
def cross_entropy_loss(self, logits, labels):
return F.nll_loss(logits, labels)
def training_step(self, train_batch, batch_idx):
x, y = train_batch
logits = self.forward(x)
loss = self.cross_entropy_loss(logits, y)
self.log('train_loss', loss)
return loss
def validation_step(self, val_batch, batch_idx):
x, y = val_batch
logits = self.forward(x)
loss = self.cross_entropy_loss(logits, y)
self.log('val_loss', loss)
def configure_optimizers(self):
optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3)
return optimizer
class MNISTDataModule(pl.LightningDataModule):
def setup(self, stage):
# transforms for images
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
# prepare transforms standard to MNIST
self.mnist_train = MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transform)
self.mnist_test = MNIST(os.getcwd(), train=False, download=True, transform=transform)
def train_dataloader(self):
return DataLoader(self.mnist_train, batch_size=64)
def val_dataloader(self):
return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=64)
data_module = MNISTDataModule()
# train
model = LightningMNISTClassifier()
trainer = pl.Trainer()
trainer.fit(model, data_module)
4 Highlights(亮点)
- 如果没有Lightning，则可以将PyTorch代码分为任意部分。使用Lightning，这是
结构化的 - 除了在Lightning中进行结构化外，这两者的代码完全相同。（值得大笑🤭）。
- 随着项目的复杂性增加，代码将不会因为Lightning提取其中的大部分内容。
- 保留了PyTorch的灵活性，因为可以完全控制训练中的关键点。例如，可以使用任意复杂的training_step，例如seq2seq
def training_step(self, batch, batch_idx):
x, y = batch
# define your own forward and loss calculation
hidden_states = self.encoder(x)
# even as complex as a seq-2-seq + attn model
# (this is just a toy, non-working example to illustrate)
start_token = '<SOS>'
last_hidden = torch.zeros(...)
loss = 0
for step in range(max_seq_len):
attn_context = self.attention_nn(hidden_states, start_token)
pred = self.decoder(start_token, attn_context, last_hidden)
last_hidden = pred
pred = self.predict_nn(pred)
loss += self.loss(last_hidden, y[step])
#toy example as well
loss = loss / max_seq_len
return {'loss': loss}
- 在Lightning中，有很多免费赠品，例如进度条
同样还有漂亮的权重总结（weights summary）
还有tensorboard日志
还有 checkpointing, and early stopping
5 附加功能
但是Lightning以开箱即用的东西（例如TPU训练等）而闻名。
在Lightning中，可以在CPU，GPU，多个GPU或TPU上训练模型，而无需更改PyTorch代码的一行。
5.1 16位精度训练
Trainer(precision=16)
5.2 多种日志记录方法
使用Tensorboard的其他5种替代方法进行记录点击查看
使用Neptune.AI进行日志记录（鸣谢：Neptune.ai）
使用Comet.ml记录
甚至有一个内置的探查器profiler，可以告诉训练中瓶颈的位置。
trainer = Trainer(..., profiler=True)
将此标志设置为True, 将提供如下输出
或更高级的输出（如果需要）
5.3 多GPU 训练
还可以一次在多个GPU上进行训练而无需做任何工作（仍然必须提交SLURM作业）
它支持大约40种其他功能，可以在文档中阅读这些功能。
5.4 Hooks的可扩展性
可能想知道Lightning如何为做到这一点，又以某种方式做到这一点，以便完全掌控一切？
与keras或其他高级框架不同，Lightning不会隐藏任何必要的细节。但是，如果确实需要自己修改训练的各个方面，那么有两个主要选择。
首先是通过覆盖钩子（ hooks）的可扩展性。这是一
以上是关于如何从Pytorch 到 Pytorch Lightning | 简要介绍的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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