Lightning Design Philosophy Lightning structures PyTorch code with these principles: Lightning forces the following structure to your code which makes it reusable and shareable: Research code (the LightningModul
PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 使用PyPI进行轻松安装 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
通过LightningModule定义基本的模型。在使用原始的PyTroch框架时,model的定义和训练是分开的,一般需要自定义构建Trainer函数以便调用train、valid、test功能。这一点在pytorch-lightning框架中进行了改善。在此框架下,model的定义和trian、valid、test全部集成到了一起,通过定义*_step完成模型的train、valid、test过程。 impor...
PyTorch Lightning完全解决了这个问题。Lightning会构建您的PyTorch代码,以便可以抽象出训练的细节。这使得AI研究可扩展且可快速迭代。 PyTorch Lightning适用于谁? PyTorch Lightning是在NYU和FAIR进行博士研究时创建的 PyTorch Lightning是为从事AI研究的专业研究人员和博士生创建的。 Lightning来自我的博士学位。人工智能研究...
模型的入口,即run.py其实是实例化了一个参数解析器,Lightning自己改进python原始的argparse,即LightningCLI,这个参数解析器既可以从命令行,也可以使用yaml获取模型、数据集、trainer的参数。 fit是训练+验证的子命令,还有validate、test、predict,用来分离不同的训练阶段。整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参...
pytorch_lightning 损失函数 pytorch-lighting,一直以来,PyTorch就以简单又好用的特点,广受AI研究者的喜爱。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
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
pytorch lightning和lightning的关系,#PyTorchLightning与Lightning的关系入门在深度学习的领域,PyTorch因其灵活性与简洁性受到了广泛的欢迎。为了简化PyTorch的训练过程,**PyTorchLightning**应运而生。同时,**Lightning**是一个用于简化深度学习实验、工程化与再现性
0. 简介pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pyto
最近PyTorch Lightning的风很大,来看看为啥它这么🔥 本文主要大致了解一下pytorch-lightning是什么,优点是什么代码的主要结构。具体细节和案例后面给出。 1 什么是pytorch-lightning pytorch-lighting(简称pl),它其实就是一个轻量级的PyTorch库,用于高性能人...