importpytorch_lightningaspl# 模型定义(假设已完成)model=LightningModel()# DDP配置trainer=pl.Trainer(accelerator="gpu",devices=4,# GPU数量配置strategy="ddp"# 分布式策略设置)trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader) Lightning提供了高度集成的DDP支持,通过简单的配置即可实现分布式训练。 Ignite的DDP...
Lightning和ignite之间的第一个主要区别是它的操作界面。 在Lightning中,有一个每个模型都必须遵循9种必需方法的标准接口(请参见LightningModule:https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/LightningModule/RequiredTrainerInterface/)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classCoolModel(ptl.Ligh...
PyTorch Lightning提供了简洁的梯度累积配置:trainer = pl.Trainer(accelerator="gpu",devices=4,strategy="ddp",accumulate_grad_batches=2 # 梯度累积配置)trainer.fit(model, train_dataloader, val_dataloader) Ignite则需要手动实现梯度累...
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。 核心技术差异 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...
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: ...
在另一个框架中，PyTorch Ignite，训练流程的灵活性得到了充分体现。通过事件驱动的架构，开发者可以精确地控制训练的每个环节。Lightning使用预定义接口简化训练循环，而Ignite则通过事件驱动实现灵活控制。◆ 事件驱动与分布式训练 在讨论分布式训练架构时，我们需要注意大规模深度学习应用中的效率问题。PyTorch Lightning框架...
混合精度训练Lightning:通过配置实现trainer=pl.Trainer(precision=16)Ignite:需要手动集成PyTorch的AMP功能 内存清理importtorch torch.cuda.empty_cache() # 在需要时手动清理GPU内存 这些优化策略在处理大规模模型时特别重要,可以显著提高训练效率和资源利用率。 实验跟踪与指标监控 在深度学习工程实践中,实验跟踪和指标...
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.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
用过pytorch lightning和openmmlab系列,个人感觉openmmlab的代码更规整,hook也很多,最主要的是基于它的改动很方便 发布于 2024-02-01 15:59 赞同31 条评论 分享收藏喜欢收起 cupofshit 关注 1 人赞同了该回答 地址: 本教程用于快速掌握Ignite的核心概念,对其有一个初步框架,剩下的...
Lightning vs Ignite More like sharing It’s clear from the above that comparing fast.ai to these two frameworks isn’t fair given that the use cases and users are different (However, I’ll still add fast.ai to the comparison table at the end of this article). ...