官方的将pytorch转换为fabric简单分为五个步骤：
步骤 1：
在训练代码的开头创建 Fabric 对象
from lightning.fabric import Fabricfabric = Fabric()步骤 2：
如果打算使用多个设备（例如多 GPU），就调用 launch()
fabric.launch()步骤 3：
在每个模型和优化器对上调用 setup() ，在所有数据加载器上调用 setup_dataloaders()
model, optimizer = fabric.setup(model, optimizer)
dataloader = fabric.setup_dataloaders(dataloader)步骤 4：
删除所有 .to 和 .cuda 调用，因为 Fabric 将自动处理
- model.to(device) # 删除
- batch.to(device) # 删除步骤 5：
将 loss.backward() 替换为 fabric.backward(loss)
- loss.backward()
+ fabric.backward(loss)结合起来：
将所有步骤结合起来，这就是代码将如何更改：
import torchfrom lightning.pytorch.demos import WikiText2, Transformer
+ import lightning as L # 新增- device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 删除
+ fabric = L.Fabric(accelerator="cuda", devices=8, strategy="ddp") # 新增
+ fabric.launch() # 新增dataset = WikiText2()dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset)model = Transformer(vocab_size=dataset.vocab_size)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)- model = model.to(device) # 删除
+ model, optimizer = fabric.setup(model, optimizer) # 新增
+ dataloader = fabric.setup_dataloaders(dataloader) # 新增model.train()for epoch in range(20):for batch in dataloader:input, target = batch
- input, target = input.to(device), target.to(device) # 删除optimizer.zero_grad()output = model(input, target)loss = torch.nn.functional.nll_loss(output, target.view(-1))
- loss.backward() # 删除
+ fabric.backward(loss) # 新增optimizer.step()=======================================================================
记录一下自己代码的修改过程
训练的是DECA的修改版 （En生bs和lm(Wgan*0.01+dinov2)）
main_train.py中
导入lighting和Fabric并实例化，实例化的适合也可以加上【precision='32'】，float32位精度
from lightning import Fabric
import lightning as Lfabric = Fabric(accelerator="cuda",devices=None, strategy="ddp",precision='32')
fabric.launch()# 这里的devices=None：这样就取决于命令行中CUDA_VISIBLE_DEVICES=的gpu名称
# precision='32'是使用32位精度其他参数可用内容：
fabric = Fabric()fabric = Fabric(devices=2/4/8)fabric = Fabric(devices=1/2/4/8/"auto", strategy="ddp"/"fspd"/"deepspeed"/"auto")deca.py中
1.导包+初始化fabric
这个import fabric就是上面实例化出来的fabric，我在trainer中又实例化了一下
2.去除原本的DP或者DDP，因为会冲突
注释了上面的DataParallel，使用fabric.setup对模型进行fabric操作
trainer.py中
主要修改训练函数
1.我在这里又实例化了一遍
from lightning import Fabric
fabric = Fabric(accelerator="cuda",devices=None, strategy="ddp",precision='32')
fabric.launch()2.Trainer类中初始化时进行了添加
3.主要修改：training_step
验证的话 也是这么修改
4.数据dataloader处理
5.fit.py，关于tensorboard报错
每个卡都有损失，tensorboard好像全局损失什么的，会产生冲突
然后最后loss和backward修改
然后就可以启动了CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 nohup python -u main_train.py --cfg configs/pretrain.yml > train.log 2>&1
