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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 Fabric

fabric = 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 torch
  from 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()

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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)）

主要需要将数据、模型、优化器、dataloader都放到fabric上

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 L

fabric = 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")

在trainer实例化中也加入fabric参数：

    # trainer = Trainer(model=deca, config=cfg, loss=loss, optimizer=optimizer)
    trainer = Trainer(model=deca, config=cfg, loss=loss, optimizer=optimizer,fabric=fabric)

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报错和打印损失变化

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