TensorBoard是TensorFlow提供的一个强大的可视化工具,用于监控和调试深度学习模型。 在PyTorch Lightning中,可以通过TensorBoardLogger类轻松集成TensorBoard。TensorBoardLogger负责将训练过程中的日志和指标记录到TensorBoard中。 展示如何在PyTorch Lightning中启用TensorBoard: 首先,确保你已经安装了PyTorch Lightning和TensorBoard。
在PyTorch Lightning 中使用 TensorBoard 非常简单。我们可以通过创建一个TensorBoardLogger来执行所有需要的操作。以下是集成 TensorBoard 的代码示例: frompytorch_lightning.loggersimportTensorBoardLogger# 设置日志记录器logger=TensorBoardLogger('logs/',name='mnist_model')# 创建数据模块和模型实例data_module=MnistData...
lightning自动化 (https://github.com/PytorchLightning/pytorch-lightning#what-does-lightning-control-for-me) Tensorboard集成 (https://github.com/PytorchLightning/pytorch-lightning#tensorboard) lightning功能 (https://github.com/PytorchLightning/pytorch-lightning#lightning-automates-all-of-the-following-each-...
pytorch中tensorboard数据显示一行代码安装，TPU也能运行PyTorch，修改少量代码即可快速移植PyTorch Lightning：...
pytorch-lighting(pl),基于 PyTorch 的框架。它将学术代码(模型定义、前向 / 反向、优化器、验证等)与工程代码(for-loop,保存、tensorboard 日志、训练策略等)解耦开来,使得代码更为简洁清晰。PyTorch Lightning 对工程代码逻辑进行了封装,只需要在 Trainer 类中简单设置即可调用。
def search_event(path): # 用于获取path目录下所有的event文件的数据,需要注意的有以下几点: (ps:通过pytorch_lightning调用的tensorboard) # 1. 没有通过'/'分层的全在path目录下的那个events文件中,通过'/'分层的数据,即使是通过tb.add_scalars()API添加的,也是一个scalar一个文件夹 # 2. 通过'/'分层的...
如何在tensorboard查看梯度变化 pytorch lightning 1)Batch Normalization解决的问题 Batch Normalization(BN)主要用于解决Internal Covariate Shift。由于训练过程中,网络各层数据x分布会发生变化(偏移),这个偏移可能是受不同batch间(或者训练集和测试集)的数据本身分布不同,或者是在训练过程,由于梯度回传,导致不同batch间...
Tensorboard的可视化 Pytorch-Lightning使用 PL的主要过程 # 从模型的定义开始,主要区别就是继承pl.LightningModuleclassLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 定义网络架构 def__init__(self):super(LitAutoEncoder).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))#...
• 日志监控：集成TensorBoard等工具，训练过程中的指标一览无余。对我来说，PyTorch Lightning最大的价值在于它让我能快速验证想法。比如在微调LLM时，我可以专注于调整模型结构或数据预处理，而不用操心底层的训练循环。开发实例：用PyTorch Lightning微调BERT下面我分享一个简单的文本分类任务示例，用PyTorch Lightning...
这部分代码有利于实验的进行,但是和实验没有直接关系,甚至可以不使用。比如说检查梯度、给tensorboard输出log。 在Linghtning中,这部分抽象为 Callbacks 类。 2. 典型的AI研究项目 在大多数研究项目中,研究代码 通常可以归纳到以下关键部分: 模型 训练/验证/测试 数据 ...