not engineering. PyTorch Lightning is just organized PyTorch, but allows you to train your models on CPU, GPUs or multiple nodes without changing your code. Lightning makes state-of-the-art training features tr
PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 使用PyPI进行轻松安装 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
PyTorch Lightning是在NYU和FAIR进行博士研究时创建的 PyTorch Lightning是为从事AI研究的专业研究人员和博士生创建的。 Lightning来自我的博士学位。人工智能研究的纽约大学CILVR和Facebook的AI研究。结果,该框架被设计为具有极强的可扩展性,同时又使最先进的AI研究技术(例如TPU训练)变得微不足道。 现在,核心贡献者都...
classConditioningLightningCLI(LightningCLI):# OPTIMIZER_REGISTRY.classes就是获取被注册过的类# nested_key是配置文件中最上层的命名空间的名字# 向parse传递额外的参数# link到model的optimizer_init和lr_scheduler_initdefadd_arguments_to_parser(self,parser):parser.add_optimizer_args(OPTIMIZER_REGISTRY.classes,ne...
Pytorch-Lightning实现分布式训练 正如本文前言所说使用PL框架进行分布式训练非常简单,只需要通过修改pl.Trainer()中的参数即可将单机单卡变成多机多卡的训练方式。 具体的通过修改参数gpus、num_nodes设置训练需要多少张GPU和所使用机器的数量,同时通过参数strategy指定分布式训练的模式。
PyTorch与PyTorch Lightning比较 直接上图。 我们就以构建一个简单的MNIST分类器为例,从模型、数据、损失函数、优化这四个关键部分入手。 模型 首先是构建模型,本次设计一个3层全连接神经网络,以28×28的图像作为输入,将其转换为数字0-9的10类的概率分布。
PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器 PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 系统/ PyTorch版本 1… pytorch2020年6月15日 PyTorch官方教程中文版,点击进入学习!
Lightning是专门为了谁? 专业研究人员 博士学生 企业生产团队 如果您只是要学习深度学习,我们建议您先学习PyTorch!一旦实现了模型,请回来并使用Lightning的所有高级功能:) lightning能为我控制什么? 一切都是蓝色的! 这就是lightning将科学(红色)与工程(蓝色)分开的方式。
PyTorch Lightning是一个开源的PyTorch加速框架,旨在帮助研究人员和工程师更快地构建和训练神经网络模型。它的设计理念是简化PyTorch的使用,提高代码的可重用性和可扩展性。PyTorch Lightning的优势在于它提供了一种简单的方式来组织和管理PyTorch代码。通过强制应用特定的代码结构,包括研究代码(LightningModule)、工程代码(...
PyTorch已经足够简单易用,但是简单易用不等于方便快捷。特别是做大量实验的时候,很多东西都会变得复杂,代码也会变得庞大,这时候就容易出错。针对这个问题,就有了PyTorch Lightning。它可以重构你的PyTorch代码,抽出复杂重复部分,让你专注于核心的构建,让你的实验更