继承pl.LightningModule定义模型。 classMyModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)deftraining_step(self,batch,batch_idx):inputs,targets=batchoutputs=self(inputs)loss=nn.MSELoss()(outputs,targets)...
首先确保安装了PyTorch Lightning,你可以使用以下命令: pipinstallpytorch-lightning 1. 定义模型 创建基于LightningModule的自定义模型,并实现张量并行。 importpytorch_lightningasplimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimpleModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()# 定义一些...
在PyTorch-Lightning中,不需要指定任何GPU,只需将模型的模块放在正确的GPU上即可。 复制 classMyModule(LightningModule):def__init__():self.encoder=RNN(...)self.decoder=RNN(...)defforward(x):self.encoder.cuda(0)self.decoder.cuda(1)out=self.encoder(x)out=self.decoder(out.cuda(1))model=MyModu...
import pytorch_lightning as pl from datamodules.datamodules_multitask import MTDataModule from models.myCLIP import myCLIP from hyparam_search.sweep_config import sweep_config # 导入搜索范围 from pytorch_lightning.loggers import WandbLogger import wandb wandb.login() os.environ["TOKENIZERS_PARALLELIS...
以了解如何使用torch.distributed进行分布式训练。此外，还有一些高级库，如PyTorch Lightning，可以简化分布式...
用对了方法,加速 PyTorch 训练,有时也不是那么复杂。 近日,深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。 为了能与更多人分享研究成果,Sebastian Raschka 将演讲整理成一篇文章。文章探讨...
近日,深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。 为了能与更多人分享研究成果,Sebastian Raschka 将演讲整理成一篇文章。文章探讨了如何在最小代码更改的情况下扩展 PyTorch 模型训练,并...
近日,深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。 为了能与更多人分享研究成果,Sebastian Raschka 将演讲整理成一篇文章。文章探讨了如何在最小代码更改的情况下扩展 PyTorch 模型训练,并...
第(2)步由前一节中使用的create_combined_model函数执行。 第(3)步通过使用torch.quantization.prepare_qat来实现,该函数插入了伪量化模块。 作为第(4)步,您可以开始“微调”模型,然后将其转换为完全量化的版本(第 5 步)。 要将微调后的模型转换为量化模型,您可以调用torch.quantization.convert函数(在我们的情况...
敏捷开发与MLOps:PyTorch Lightning等项目有助于企业实施MLOps(Machine Learning Operations),实现从模型开发到测试、上线、监控和维护的全流程自动化管理。 跨团队协作与教育:由于Python语言的普及度高和易读性好,PyTorch成为多学科团队间沟通交流的桥梁,方便数据科学家、机器学习工程师以及软件工程师协同工作。