PyTorch Lightning 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 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.i
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。 pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于 tensorflow。 通过使用 pytorch-lightning,用户无需编写自定义训练循环就可以非常简洁地在CPU、单GPU、多GPU、乃至多TPU上训练模型。 无需考虑模型和数据在cpu,cuda之间的移动,并且可以通过回调函数实现CheckPoint...
PyTorch Lightning进度条解释 1/287 [04:08<19:42:56, 248.17s/it, loss=0.710, v_num=60] 时间一样的数字是类似于tqdm的东西,第一个是所用时间,第二个是估计剩余时间ETA,第三个是一次迭代所需时间, 第四个是log的版本没啥影响 本文作者:qufang 本文链接:https://www.cnblogs.com/qufang/p/1687009...
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader,val_dataloader,test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个输入args控制不同的部分。 同理,在model_...
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...
一,pytorch-lightning的设计哲学 二,pytorch-lightning使用范例 1,准备数据 2,定义模型 3,训练模型 4,评估模型 5,使用模型 6,保存模型 三,训练加速技巧 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...
(self, root="./Pointnet_Pointnet2_pytorch-master/data/s3dis/alter_s3dis_my", split="train", num_point=4096, test_area=5, block_size=1.0, sample_rate=1.0, transform=None): ''' root:数据集所在路径 split:训练集 或 测试集("train"、"test") num_point:采样点数 test_area:测试集、Area...
PyTorch Lightning 支援可在 SageMaker AI 資料平行程式庫 1.5.0 版及更新版本中使用。 PyTorch Lightning == v2.1.0 和 PyTorch == 2.0.1 匯入pytorch_lightning程式庫和smdistributed.dataparallel.torch模組。 importlightningasplimportsmdistributed.dataparallel.torch.torch_smddp ...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on multiple GPUs, TPUs with zero code changes. - Lightning-AI/pytorch-lightning