调试和实验管理:PyTorch Lightning 提供了丰富的调试功能,快速定位问题,提高开发效率。例如: fast_dev_run:快速运行一个批次,验证代码逻辑; overfit_batches:在小数据集上过拟合,检查模型是否学习; limit_train_batches:限制训练数据量,加速实验。 性能优化:PyTorch Lightning 通过优化训练流程(如梯度累积、自动批处理)...
accelerator="gpu",strategy="deepspeed_stage_2",precision=16)# 20+ helpful flags for rapid idea iterationtrainer=L.Trainer(max_epochs=10,min_epochs=5,overfit_batches=1)# access the latest state of the art techniquestrainer=L.Trainer(
overfit_batches=0.0, track_grad_norm=- 1, check_val_every_n_epoch=1, fast_dev_run=False, accumulate_grad_batches=None, max_epochs=None, min_epochs=None, max_steps=- 1, min_steps=None, max_time=None, limit_train_batches=1.0, limit_val_batches=1.0, limit_test_batches=1.0, limit_pre...
Use the overfit_batches parameter to check if your model can overfit on a small subset of data. A good practice in deep learning is to create a model that can overfit the data first, then regularize: trainer = L.Trainer(overfit_batches=100) Powered By Performance optimization Enable automa...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而系统定...
This release also cleaned up really cool debugging tools we’ve had in lightning for a while. The overfit_batches flag can now let you overfit on a small subset of data to sanity check that your model doesn’t have major bugs. The logic is that if you can’t even overfit 1 batch of...
Fixed overfit_batches which now correctly disables shuffling for the training loader. (#3501) Fixed gradient norm tracking for row_log_interval > 1 (#3489) Fixed ModelCheckpoint name formatting ([3164) Fixed auto-scale batch size (#3151) Fixed example implementation of AutoEncoder (#3190) Fixed...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程,实现了类似即插即用的开发体验。而Ignite则采用事件驱动的设计理念,为开发者提供了对训练过程的精细控制能力。 本文将针对以下关键技术领域进行深入探讨: ...
简介:在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差...