pytorch_lightning也支持分布式,但是它只支持pytorch原生的DDP,作为被HuggingFace的accelerate圈粉的我。。。只能退坑了,拜拜
这个例子是用pytorch lightning训练的一种方法。当然,你可以对pytorch进行自定义风格的编码,因为pytorch lightning具有不同程度的灵活性。你想看吗?让我们继续。 通过例子进行比较 好了,在完成安装之后,让我们开始编写代码。要做的第一件事是导入需要使用的所有库。在此之后,你需要构建将用于训练的数据集和数据加载器。
在PyTorch中,我们知道,需要你自己去构建for循环,可能简单的项目还好,但是一遇到更加复杂高级的项目就很容易翻车了。 而Lightning里这些抽象化的代码,其背后就是由Lightning里强大的trainer团队负责了。 PyTorch Lightning安装教程 看到这里,是不是也想安装下来试一试。 PyTorch Lightning安装十分简单。 代码如下: conda acti...
总的来说,PyTorch Lightning是一个强大而灵活的工具,为研究人员和工程师提供了许多优势。通过简化PyTorch的使用,提高代码的可重用性和可扩展性,PyTorch Lightning使得神经网络模型的构建和训练更加高效。它的应用范围广泛,适用于各种类型的神经网络模型和项目规模。对于需要快速开发和部署神经网络模型的用户来说,PyTorch Lig...
为什么选择PyTorch Lightning? PyTorch是一个灵活且用户友好的库。如果说PyTorch在研究方面非常优秀,我认为Lightning在工程方面更胜一筹。其主要优点包括: 代码量少。在运行机器学习项目时,很多事情可能会出错,因此将样板代码委托给库并专注于解决特定问题对我来说很有帮助。使用内置功能可以减少编写的代码量,从而降低错误...
在用PyTorch 训练不同模型时,需要编写很多重复的逻辑。一个工程的代码无可避免地变得越来越长,难以管理。PyTorch Lightning 作为一个对 PyTorch 二次封装的框架,能让训练逻辑的编写像堆积木一样秩序井然。 虽然叫做 lightning,这个库的学习成本并不低。好在一但熟悉,就能享受到很多便利。
PyTorch Lightning 提供了一系列内置功能,如自动混合精度训练、模型检查点保存、学习率调度等,简化了模型训练的流程。 2. 灵活性 它保持了 PyTorch 的灵活性,允许用户在 LightningModule 中定义模型的训练、验证和测试逻辑,而不需要担心底层的实现细节。 3. 可扩展性 ...
新的PyTorch Lightning类与PyTorch完全相同,只不过LightningModule提供了用于研究代码的结构。 Lightning为PyTorch代码提供了结构 看到?两者的代码完全相同! 这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或将其用作预训练模型 数据 在本教程中,使用MNIST。
Hugging Face的Trainer提供有限的可定制接口，而PyTorch Lightning则提供了更多的回调函数来实现定制，但其源码复杂度较高。有时你可能不需要这么多功能，如选择Fairscale或Deepspeed中的一种，这能简化逻辑并提高修改效率。然而，这些库仍处于快速迭代阶段，高封装程度可能导致底层库更新后，上层封装未及时跟进...