PyTorch Lightning是一个开源的Python库,用于简化PyTorch模型的训练过程。它通过封装模型训练的复杂性,让开发者能够专注于模型的构建和优化,而不是训练过程的细节。PyTorch Lightning提供了一个简洁的接口,使得模型训练、验证和测试变得更加简单。 为什么选择PyTorch Lightning? 1. 简化代码 PyTorch Lightning通过提供一个统一...
我特别喜欢Python的一个点在于，它让我能以最自然的方式表达代码逻辑，而PyTorch Lightning则进一步放大这种优势，把复杂的训练流程变得井井有条。技术解析：PyTorch Lightning的优势PyTorch Lightning之所以能成为LLM微调的好帮手，离不开它的几个核心特点：• 模块化设计：它把模型定义、数据处理和训练逻辑分开，代码结...
PyTorch Lightning: PyTorch Lightning 是一个基于 PyTorch 的高级深度学习框架。它提供了一种更简单、更直观的方式来构建和训练神经网络。PyTorch Lightning 的主要特点包括: 自动化的训练循环:Lightning 自动处理数据加载、梯度更新和检查点等任务,使开发人员能够专注于模型架构。 可扩展性:Lightning 支持多 GPU 和分布式...
PyTorch Lightning 的命令行:gpus 的参数设置 2022-01-03, 11:42 问题: 在PyTorch Lightning 中,通过设置 gpus 的参数来表示要使用几块 GPU 或者 使用哪几块 GPU。在代码中,可以这样来区分: gpus = 1 # 表示使用1块GPU gpus = [1] # 表示使用第1号GPU(GPU的序号从0开始算起) ...
BatchNorm2d 函数在 PyTorch 中用于实现二维批量归一化,通常是在卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)中使用。 具体使用方法如下: 1.实例化 BatchNorm2d 层:首先在代码中实例化 BatchNorm2d 层,如 m = nn.BatchNorm2d(2, eps=0, affine=False)。其中 2 为输入通道数。 2.在模型中使用:将 Batch...
pytorch_lightning如何查看当前的迭代轮数 python迭代器详解 本文实例讲述了Python迭代器定义与简单用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 一、什么是迭代器 迭代,顾名思义就是重复做一些事很多次(就现在循环中做的那样)。迭代器是实现了__next__()方法的对象(这个方法在调用时不需要任何参数),它是访问可迭代序列...
在Lightning中,你可以在两者之间轻松切换 复制 Trainer(distributed_backend='ddp',gpus=8)Trainer(distributed_backend='dp',gpus=8) 1. 2. 请注意,PyTorch和Lightning都不鼓励使用DP。 使用16-bit精度 这是另一种加快训练速度的方法,我们没有看到很多人使用这种方法。在你的模型进行16bit训练的部分,数据从32位...
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。 笔者用了约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的风格使用它,轻而易举地实现如下功能: 模...
#引入 import pytorch_lightning as pl 顾名思义,它可以帮助我们漂亮(pl)地进行深度学习研究。😋😋 一,pytorch-lightning的设计哲学 pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。 用户只需专注于研究代码(pl.LightningModule)的实现,而工...
开源地址:https://github.com/PyTorchLightning/PyTorch-lightning 8、Hummingbird Hummingbird是微软的一项研究成果,它能够将已经训练好的ML模型汇编成张量计算,从而不需要设计新的模型。 还允许用户使用神经网络框架(例如PyTorch)来加速传统的ML模型。 它的推理API跟sklearn范例十分相似,都可以重复使用现有的代码,但是它...