PyTorch Lightning的自动化:PyTorch Lightning自动化了许多日常任务,如GPU分配、分布式训练等,允许开发人员专注于模型逻辑本身,而不是底层细节。 3、扩展性和兼容性PyTorch的灵活性:PyTorch提供了对底层操作的访问,使开发人员能够更精细地控制模型的训练和推理过程。PyTorch Lightning的内置功能:PyTorch Lightning具有更...
pytorch-lighting(pl)，基于 PyTorch 的框架。它将学术代码（模型定义、前向 / 反向、优化器、验证等）...
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没有区别。 早期(张量和模型都要)： x = x.cuda() model.cuda() 后来： device = torch.device(...
pytorch lightning与pytorch的区别 pytorch与pycharm的区别 一、基础知识 1、python解释器 python解释器是将python源码高级语言解析为二进制机器语言的工具。安装python是指安装python解释器。注意:python2.x和python3.x不兼容。 2、python编辑器 python编辑器有很多,比如python解释器自带的IDLE,还有Jupyter Notebook,也有如...
1,pytorch和pytorch lightning的区别 PyTorch Lightning 为您提供构建模型、数据集等所需的 API。 PyTorch 拥有训练模型所需的一切; 然而,深度学习不仅仅是附加层。 在实际训练方面,您需要编写大量样板代码,如果您需要在多台设备/机器上扩展您的训练/推理,则可能需要进行另一组集成。
PyTorch Lightning 不会限制您,而是保留了 PyTorch 的底层灵活性。如果您需要深入研究,可以覆盖方法或合并自定义逻辑,而不会失去框架结构的好处。 三、一对一差异 1. 训练循环与样板代码 PyTorch: 您需要手动编写训练、验证和测试循环。 您必须跟踪批次迭代、前向传播、反向传播、优化器和日志记录(如果需要)。
在我们进入代码之前,我想让你看看下面的图片。下面有2张图片解释了pytorch和pytorch lightning在编码、建模和训练上的区别。在左边,你可以看到,pytorch需要更多的代码行来创建模型和训练。 有了pytorch lightning,代码就变成了Lightning模块的内部,所有的训练工程代码都被pytorch lightning解决了。但是你需要在一定程度上定制...