这里是官方教程:PyTorch Lightning 1.9.0 documentation。 模型架构 import pytorch_lightning as pl import torch import torch.nn as nn from pytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger from torchvision.models import resnet50 import torch.optim as optim from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckp...
PyTorch Lightning 只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速实验和模型迭代。 内置最佳实践:PyTorch ...
如果不在意显存大小和计算时间的话,仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果;而with torch.no_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间(因为不用计算和存储梯度),从而可以更快计算,也可以跑更大的batch来测试。 总结:用了model.eval()后就可以不用with torch.no_grad() """ model.eval() 1....
近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具,它可以抽出代码中复杂重复的部分,使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug...
两周前,我将一些深度学习代码重构为 Pytorch Lightning,预计大约有 1.5 倍的加速。然而,训练、评估和测试任务的速度却降为原来的 1/4。重构之后的神经网络需要运行几天才能得出结果,因此我想找出原因,并尽可能地减少训练时间。 事情是这样的,我使用的是一些开源深度学习代码,这些代码是用来展示某些机器学习任务最新架...
对于测试数据,本来想着测试数据本来也挺快的,就想着不用把测试数据复制到gpu上,结果报错: 从报错信息来:需要的输入参数类型为torch.FloatTensor,但实际上给定是torch.cuda.FloatTensor,是由于两个张量不在同一个空间例如一个在cpu中,而另一个在gpu中因此会引发错误。
模型架构采用经典ResNet50作为基础特征抽取模型，并连接性别与年龄分类模型。性别识别为二分类问题，年龄识别为九分类问题。性别与年龄模型损失权重均为0.5。使用PyTorch Lightning轻量化训练包搭建模型，官方教程PyTorch Lightning 1.9.0 documentation提供支持。数据加载定义Dataset类，通过trainer.fit实现模型...
两周前,我将一些深度学习代码重构为 Pytorch Lightning,预计大约有 1.5 倍的加速。然而,训练、评估和测试任务的速度却降为原来的 1/4。重构之后的神经网络需要运行几天才能得出结果,因此我想找出原因,并尽可能地减少训练时间。 事情是这样的,我使用的是一些开源深度学习代码,这些代码是用来展示某些机器学习任务最新架...
本文是对卷积神经网络(CNN)的简要介绍。本文详细介绍了PyTorch Lightning的优点,然后简要介绍了CNN组件的理论,并描述了使用PyTorch Lightning库从头开始编写的简单CNN架构的训练循环的实现。 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...