在Lightning中,此代码被组织到Lightning模块中:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html。 工程规范 工程规范是与该系统训练相关的所有规范。诸如提前停止、通过GPU分布、16位精度等。这通常是大多数项目中相同的代码。 model.cuda(0) x = x.cuda(0) distributed = Distribu...
Siamese Nets for One-shot Image Recognition (https://github.com/PyTorchLightning/Siamese-Neural-Networks) Speech Transformers (https://github.com/PyTorchLightning/speech-transformer-pytorch_lightning) Transformers transfer learning (Huggingface) (https://colab.research.google.com/drive/1F_RNcHzTfFuQf-LeK...
主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/starter/introduction_guide.html%23transfer-learning import torchvision.models as models class ImagenetTransferLearning(LightningModule): def __init__(self): super().__init__() # init a pretrained resnet backbone = models.resnet50(pretrained...
3.模型微调—torchvision 解决大参数模型应用于小模型的过拟合问题:应用迁移学习(transfer learning),将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。例如,虽然ImageNet数据集的图像大多跟椅子无关,但在该数据集上训练的模型可以抽取较通用的图像特征,从而能够帮助识别边缘、纹理、形状和物体组成等。 迁移学习的一大...
PyTorchLightning 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 pipinstallpytorch-lightning 文档 master 0.7.6 0.7.5 0.7.3 0.7.1 0.6.0 0.5.3.2 重构您的PyTorch代码+好处+完整演练 ...
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...
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。 02 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...
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...
Strong ecosystem: It has a rich library of tools, extensions, and pre-trained models and often inspires other related projects like PyTorch Lightning. Dynamic computation graphs: Unlike TensorFlow’s (PyTorch’s main competitor) initial static graphs, PyTorch’s dynamic computation approach made debugg...
Lightning是一种组织PyTorch代码，以使科学代码(science code)与工程分离的方法。它不仅仅是框架，而是PyTorch样式指南。在Lightning中，您可以将代码分为3个不同的类别：1. 研究代码（位于LightningModule中）。2. 工程代码（您删除并由trainer进行处理）。3. 不必要的研究代码（日志等，这些可以放在回调中）。