dlshogiのPyTorch Lightning対応 - TadaoYamaokaの開発日記

dlshogiの学習は、PyTorchを使用して、モデルの訓練処理を独自に実装していた。 マルチGPUによる分散学習に対応させようと考えているが、独自に実装するより、PyTorch lightningに対応させた方が実装が楽になるため、dlshogiをPyTorch Lightningに対応させたいと考えている。 まずは、訓練の基本部分の実装を行った。 PyTorch Lightning CLI ボイラープレートをできるだけ削除するため、PyTorch Lightning CLIを使用して実装する。 PyTorch Lightning CLIを使用すると、コマンド引数のパース処理など含めて自動で行ってくれる。 起動部分の処理は以下のように記述するだけでよい。 def main(): LightningCLI(Model, DataModule) if __name__ == "__main

[misshiki]

“dlshogiの学習は、PyTorchを使用して、モデルの訓練処理を独自に実装していた。”DeepLearningShogi(dlshogi)＝将棋でディープラーニングの実験をするためのプロジェクト。

[sh19910711]

"PyTorch Lightning CLI: コマンド引数のパース処理など含めて自動で行ってくれる / データセットとデータローダをデータモジュールというクラスで管理 / データモジュールのコンストラクタの引数をconfigファイルに記述できる"