则：PyTorch Lightning：专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量 wrapper通过上面的例子可以看到，nn.paramet...
PyTorch Lightning的自动化:PyTorch Lightning自动化了许多日常任务,如GPU分配、分布式训练等,允许开发人员专注于模型逻辑本身,而不是底层细节。 3、扩展性和兼容性PyTorch的灵活性:PyTorch提供了对底层操作的访问,使开发人员能够更精细地控制模型的训练和推理过程。PyTorch Lightning的内置功能:PyTorch Lightning具有更...
点击上图中的anaconda prompt,输入conda create -n pytorch pythnotallow=3.10其中,n为name, pytorch为创建的环境名,可以自己取,pythnotallow=3.10是在指定python的版本,指定之后会自动装进去,回车(在anaconda文件夹下双击envs,里边就会有创建的环境。) 输入y,出现下边界面就表明环境装好了。 激活环境:按照上边提示...
PyTorch Lightning 和 pytorch 区别 Pytorch 学习笔记03 TensorBoard使用 TensorBoard是一个用于可视化和调试深度学习模型的工具。帮助开发者更好地理解、优化和监控他们的模型训练过程。通过使用TensorBoard,开发者可以更直观地了解模型的训练过程和性能,从而更好地进行调试和优化。
PyTorch: 灵活,但如果不强制执行一致的代码结构,可能会变得混乱。 典型的模式是将模型定义放在一个文件中,训练逻辑放在另一个文件中,但您可以自由选择。 PyTorch Lightning: 强制执行最佳实践结构:一个类用于 LightningModule,一个类用于数据模块或数据加载器,一个 Trainer 用于协调运行。
PyTorch Lightning的内置功能:PyTorch Lightning具有更广泛的硬件兼容性和分布式训练支持,以及更丰富的内置回调和插件库。 常见问答 Q1:PyTorch Lightning是否完全兼容PyTorch? A1:是的,PyTorch Lightning是在PyTorch之上构建的,因此它与PyTorch完全兼容,并可以与现有的PyTorch代码一起使用。
在深度学习领域,PyTorch和PyTorch Lightning是两个备受关注的框架。PyTorch以其灵活性和动态计算图著称,适合研究和原型开发;而PyTorch Lightning则在PyTorch基础上进行了优化,简化了训练流程,提升了代码可读性和复用性。通过具体实例分析,两者的主要差异在于代码结构、配置管理和性能调优。选择合适的框架取决于项目需求和个人...
1,pytorch和pytorch lightning的区别 PyTorch Lightning 为您提供构建模型、数据集等所需的 API。 PyTorch 拥有训练模型所需的一切; 然而,深度学习不仅仅是附加层。 在实际训练方面,您需要编写大量样板代码,如果您需要在多台设备/机器上扩展您的训练/推理,则可能需要进行另一组集成。
Lightning初步教程（上） - 知乎 (zhihu.com)pytorch lightning是基于 pytorch 的再封装，...
这使得代码更简洁、易读且易于维护:原生 PyTorch需要手动编写训练循环、设备切换、梯度清零、反向传播等。PyTorch Lightning只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以...