数据(Data),用户通过torch.utils.data.DataLoader实现,也可以封装成pl.LightningDataModule。 二,pytorch-lightning使用范例 下面我们使用minist图片分类问题为例,演示pytorch-lightning的最佳实践。 1,准备数据 import torch from torch import nn from torchvision import transforms as T from torchvision.datasets import...
完全版模板可以在GitHub找到。 Lightning Module 简介 主页面[2] 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: 代码语言:javascri...
PyTorch Lightning为你实现了这些功能,并对它们进行了严格的测试,以确保你能够专注于研究想法。 编写较少的工程/bolierplate代码意味着: 更少的bug 更快的迭代 快速原型 B.更多功能 在PyTorch Lightning中,你可以利用数百名人工智能研究人员、来自世界顶级人工智能实验室的研究工程师和博士编写的代码,实现SOTA功能,如 ...
PyTorch Lightning Trainer是抽象样板训练代码(想想训练和验证步骤)的一个类，它有内置的save_checkpoint()函数，可将模型另存为.ckpt文件。要将模型另存为检查点，只需将该代码添加到训练脚本中：图1 现在，开始部署该检查点之前，要特别注意的是，虽然我一直说“PyTorch Lightning模型”，但PyTorch Lightning是PyTorch...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
本文是对卷积神经网络(CNN)的简要介绍。本文详细介绍了PyTorch Lightning的优点,然后简要介绍了CNN组件的理论,并描述了使用PyTorch Lightning库从头开始编写的简单CNN架构的训练循环的实现。 为什么选择PyTorch Lightning? PyTorch是一个灵活且用户友好的库。如果说PyTorch在研究方面非常优秀,我认为Lightning在工程方面更胜一筹...
pytorchlightning改写pytorch pytorch转onnx pytorch2onnx 最近做的项目需要把训练好的模型移植到移动端,安卓手机上,实验室选择了ncnn这个框架,所以我选择了pytoch2onnx2ncnn框架的这个思路。下面主要是记录一下pytorch转onnx模型的步骤和踩过的坑。 项目地址ONNX 定义了一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算...
数据(Data),用户通过torch.utils.data.DataLoader实现,也可以封装成pl.LightningDataModule。 二,pytorch-lightning使用范例 下面我们使用minist图片分类问题为例,演示pytorch-lightning的最佳实践。 1,准备数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 代码语言:javascript ...
以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构建网络(源码来自PyTorch中的example库)。 classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1,32,3,1) ...
ipykernel lets us add our new Conda environment to Jupyter as a kernel: $ ipython kernel install --user --name=lightning Powered By lightning automatically installs classic PyTorch, so the following code must work: import lightning as L import torch print("Lightning version:", L.__version...