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,...
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...
PyTorch Lightning 是基于PyTorch的一个轻量级框架,它的目标就是让你的深度学习代码更整洁、更规范、更高效。说白了,就是帮你省事儿。 它主要解决了啥问题呢?比如说,你在用PyTorch时可能要写一大堆琐碎的代码来处理训练循环、验证、测试这些流程。用了Lightning,这些烦人的活儿它都帮你包圆了。你只需要专注于模型的...
PyTorch Lightning 作为一个对 PyTorch 二次封装的框架,能让训练逻辑的编写像堆积木一样秩序井然。 虽然叫做 lightning,这个库的学习成本并不低。好在一但熟悉,就能享受到很多便利。 安装# 使用类似下面的指令安装 PyTorch Lightning。 python -m pip install lightning 完成后就可以在 Python 脚本里import pytorch_li...
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口,pytorch-lightning之于pytorch,就如同keras之于tensorflow。 关于pytorch-lightning的完整入门介绍,可以参考我的另外一篇文章。 使用pytorch-lightning漂亮地进行深度学习研究 我用了约80行代码对 pytorch-lightning 做了进一步封装,使得对它不熟悉的用户可以用类似Keras...
import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64),
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 ...
本文主要是记录下,使用PytorchLightning这个如何进行深度学习的训练,记录一下本人平常使用这个框架所需要注意的地方,由于框架的理解深入本文会时不时进行更新(第三部分的常见问题会是不是的更新走的),本文深度参考以下两个网站pytorch_lightning 全程笔记、Pytorch Lightning 完全攻略如果大家觉得本文写得不是很清楚,大家可以...
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是一个用于简化PyTorch代码开发的库,它提供了一些高级功能,如自动混合精度训练、多GPU训练等。为了充分利用PyTorch-Lightning的功能,很多用户会选择安装GPU版本的PyTorch-Lightning。以下是安装PyTorch-Lightning(GPU版)的步骤和注意事项。首先,你需要检查你的电脑是否拥有合适的GPU。目前,官方推荐的GPU型号包...