一般来说,与PyTorch Lightning 1.3.x兼容的TorchMetrics版本也应该与PyTorch 1.9.0兼容。 3. 安装对应版本的PyTorch Lightning 使用pip可以方便地安装指定版本的PyTorch Lightning。例如,要安装PyTorch Lightning 1.3.x版本,你可以运行以下命令: bash pip install pytorch-lightning==1.3.* 请根据实际情况替换版本号。
7. 使用对应版本的torchmetrics 在更新/安装了正确版本的torchmetrics后,我们可以在代码中使用它。具体使用方法可以参考torchmetrics的文档和示例代码。 结论 通过以上步骤,我们可以确保pytorch-lightning 1.4.0版本与torchmetrics的版本对应。这样,我们就能够正常使用pytorch-lightning和torchmetrics,并充分发挥它们的功能。 ...
importtorch# 打印当前PyTorch版本print("Current PyTorch version:",torch.__version__)# 输出当前PyTorch版本 1. 2. 3. 4. 这将输出当前安装的PyTorch版本,例如1.10.0。 步骤2:查找与所需版本相对应的PyTorch Lightning版本 接下来,我们需要检查PyTorch Lightning与PyTorch的版本兼容性。要查找最新版本的兼容表,我...
首先需要安装torchmetrics 然后才能安装 pytorch_lightning 也有版本对应关系,本人安装命令如下 pip install torchmetrics==0.7.0 pip install pytorch-lightning==1.5.0 此处要注意要先安前者再安后者,否则可能会自动更新torch(若发生及时Ctrl+C 阻止) 安完之后因为pytorch_lightning版本不对应,可能会发生一些问题: # ...
importtorchmetrics 注意,在1.3版本之前,metrics将是PyTorchLightning的一部分,但不再接收任何更新。我们强烈建议用户切换到TorchMetrics,以得到我们可能实现的所有的bug修复和增强。 实现自己的metrics 如果你想使用一个还不被支持的指标,你可以使用TorchMetrics的API来实现你自己的自定义指标,只需子类化torchmetrics.Metric...
3. 结果展示 # 切换路径cd/hy-tmp# 下载代码git clone https://hub.fastgit.org/junnyu/hy_tutorial.gitcdhy_tutorial# 解压unzip tnews_classfication_pl.zipcdtnews_classfication_pl# 安装依赖pip install -r requirements.txt 下载代码 4. 使用bert-base-chinese训练 ...
TorchOptimizer是一个集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize贝叶斯优化功能的Python库。该框架通过高斯过程对目标函数进行建模,实现了高效的超参数搜索空间探索,并利用并行计算加速优化过程。主要功能如下: 贝叶斯优化机制:摒弃传统的网格搜索和随机搜索方法,采用高斯过程构建目标函数的概率模型,实现智能化的超参数组合选...
TorchMetrics 最初是作为 PyTorch Lightning 的一部分而创建的。 TorchMetrics 是 100+ PyTorch 指标实现和易于使用的 API 的集合,用于创建自定义指标。 虽然 TorchMetrics 是为与原生 PyTorch 一起使用而构建的,但将 TorchMetrics 与 Lightning 结合使用可提供额外的好处: ...
pip install https://github.com/Lightning-AI/torchmetrics/archive/refs/heads/release/stable.zip Extra dependencies for specialized metrics: pip install torchmetrics[audio] pip install torchmetrics[image] pip install torchmetrics[text] pip install torchmetrics[all] # install all of the above Install ...