一、Pytorch_Lightning 优势 代码简洁性:PyTorch Lightning将训练逻辑与模型代码分离,开发者只需专注于模型的设计,而无需编写重复的训练循环、设备管理、分布式训练等代码。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...
GPU training (Intermediate) — PyTorch Lightning 2.4.0 documentation gpus-and-distributed-deep-learning PyTorch 源码解读之 DP & DDP:模型并行和分布式训练解析 手把手推导Ring All-reduce的数学性质 Pytorch 分布式训练中DP和DDP的原理和用法 PyTorch 源码解读之 DP & DDP:模型并行和分布式训练解析...
参考网站: pytorch_lightning 全程笔记 - 知乎 (zhihu.com) Pytorch Lightning 完全攻略 - 知乎 (zhihu.com) PyTorch Lightning初步教程(上) - 知乎 (zhihu.com) “简约版”Pytorch —— Pytorch-Lightning详解_@YangZai的博客-CSDN博客 201024-5步PyTorchLightning中设置并访问tensorboard_专注机器学习之路-CSDN博客 ...
github地址:https://github.com/Lightning-AI/lightning API:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/index.html PyTotrch具有简单好用的特点,但对于较复杂的任务可能会出现一些问题,且花费的时间也更长。 PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使...
pytorch_lightning 教程 一、pytorch中优化器可以使用的最简版本为: ** for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6.
from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer class SimpleModel(LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...
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。
若使用 PyTorch Lightning,可以把这一切封装到一个 class 内: importpytorch_lightningasLclassLightningModel(L.LightningModule):def__init__(self):super().__init__() self.model = ResNet18()defforward(self, x):returnmodel(x)defconfigure_optimizers(self): ...
PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使得冗长的代码更加轻便,也可以称为轻量版的PyTorch。类似keras。 Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。
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中,该数据加载器处理数据集的加载,改组和批处理。 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 ...