LightningModule): # 将模型定义代码写在__init__中 def __init__(self, encoder, decoder): super().__init__() # 前向传播在里面两个类实例方法中 self.encoder = encoder self.decoder = decoder # 训练代码写在 training_step 钩子 def training_step(self, batch, batch_idx): # training_step ...
有关完整列表,请参阅LightningModule:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html。 回调函数 添加任意功能的另一种方法是添加自定义回调 from pytorch_lightning.callbacks import Callback class MyPrintingCallback(Callback): def on_init_start(self, trainer): print('Starti...
Lightning强化了内置的Python解析器功能，让您能够灵活调用程序。Argparser最佳实践 最佳做法包括将程序分为三个部分：在LightningModule中定义特定参数，主Trainer文件中添加Trainer参数、程序参数和模型参数，以及确保以特定方式开始训练。LightningModule超参数 通常，我们训练多种模型版本。Lightning提供保存检查点...
上面的使用的self.log是非常重要的一个方法,这个方法继承自LightningModule这个父类,我们使用这里log就可以在训练时使用ModelCheckpoint对象(用于保存模型的参数对象)去检测测试步骤中的参数(比如这里我们就可以检测val_loss这个值,来确定是否保存这个模型参数) self.log()中常用参数以下: prog_bar:如果是True,该值将会...
pytorchlightning Trainer 使用cpupytorchamdcpu See AscendPyTorch模型迁移&调优——模型迁移方法和步骤1.NPU&Davinci硬件架构介绍NPU又叫AI芯片,是一种嵌入式神经网络处理器,其与CPU、GPU明显区别之一在于计算单元的设计,如图所示,在AI Core内部计算单元进一步划分为矩阵运算,向量运算和标量运算。下面详细介绍一下各部分...
pytorch lightning 安装使用记录 浅笑 一个不断努力的小菜鸟 一年多前就关注过lightning,最近看了一下 关于版本bug似乎随着版本更新逐渐修复了;主要是通用的训练框架编写维护确实需要很长时间,对于新手而言,编写一个训练框架肯定是需要测试的,并且ddp模式…
但是,一旦任务复杂化,就可能会发生一系列错误,花费的时间更长。于是,就诞生了这样一个“友好”的PyTorchLightning。直接在GitHub上斩获6.6k星。首先,它把研究代码与工程代码相分离,还将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程。这样,更加易于理解,不易出错,本来很冗长的代码一下子就变得轻便了,对AI...
PyTorch官方培训教程上线:从基本概念到实操,小白也能上手 虽然这次课程偏向实际操作,但是官方依旧非常友好地默认大家都是新手,从基础概念上开始逐步引入。 01 从零开始学好深度学习,短视频免费课程上线 机器之心报道机器之心编辑部 PyTorch Lightning 背后的初创公司推出了一套熟练掌握 PyTorch 的免费系列课程。随着微软发...
对于一个包含N个worker的环,各个worker需要收到其它N-1个worker的梯度后就可以更新模型参数。其实这个过程需要两个部分:scatter-reduce和allgather,百度的教程对这个过程给出了详细的图文解释。百度开发了自己的allreduce框架,并将其用在了深度学习的分布式训练中。
官方网站:https://www.pytorchlightning.ai/ Github地址:https://github.com/PyTorchLightning 这个文档是html格式的,下载后直接解压,双击index.html,然后就可以开始查阅了,非常方便。本地查询速度快,大大提高开发效率。 pytorch-lighting(简称pl),它其实就是一个轻量级的PyTorch库,用于高性能人工智能研究的轻量级PyTorch...