Lightning的统一结构使得在现有项目的基础上进行构建和理解变得非常容易。 Lightning 自动化的代码是用经过全面测试、定期维护并遵循ML最佳实践的高质量代码构建的。 总结:Pytorch-lightning可以非常简洁得构建深度学习代码。但是其实大部分人用不到很多复杂得功能。而pl有时候包装得过于深了,用的时候稍微有一些不灵活。通...
LightningDataModule 上述Dataset是应对数据集已经划分好,到batchsize阶段的数据处理了,所以前期还需要划分数据集,Lighning框架使用pl.LightningDataModule来划分数据集,Nuplan使用的主要函数包括setup,teardown,train_dataloader,val_dataloader,test_dataloader,前两个函数在数据集开始准备和完成准备时调用,必须重载,后三个函...
PyTorch Lightning的版本号也由三个部分组成,与PyTorch的版本号类似。然而,PyTorch Lightning的版本号命名规则略有不同。以PyTorch Lightning v1.4.7为例,1表示主版本号,4表示次版本号,7表示修订版本号。 PyTorch Lightning的版本号也会在新功能和API的引入、性能提升、错误修复等方面进行更新。与PyTorch一样,使用较新...
总体而言，pytorch-lightning 通过提供一套高效、易用的工具和框架，极大地降低了深度学习研究和开发的门槛，使得用户能够更专注于创新和探索，而无需过多关注底层实现细节，从而促进深度学习技术在各个领域的广泛应用。
PyTorch Lightning是NYU和FAIR在进行博士研究时创建的 「PyTorch Lightning是为从事AI研究的专业研究人员和博士生所创建的」。 Lightning是在我攻读纽约大学CILVR的人工智能研究和Facebook的AI研究的博士学位中诞生的。该框架被设计为具有极强的可扩展性,同时又使最先进的AI研究技术(例如TPU训练)变得很简单。
PyTorch Lightning:是在PyTorch之上构建的轻量级包装器,旨在简化代码,使开发过程更高效,并提供了许多现代化的优异实践。 2、易用性 PyTorch的编程模式:虽然功能强大,但PyTorch的代码可能会变得复杂和冗长,特别是涉及分布式训练和各种优化技巧时。 PyTorch Lightning的自动化:PyTorch Lightning自动化了许多日常任务,如GPU分配...
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...
Ignite和Lightning的另一个主要区别是Lightning支持开箱即用(现成)的功能。开箱即用意味着你「没有」额外的代码。 为了说明这一点,让我们尝试在同一台机器的多个gpu上训练一个模型。 「Ignite(」「演示」「)」 「Lightning(」「演示」「)」 好吧,两者都不坏…但是如果我们想在多台机器上使用多个GPU呢?让我们用...
这两个我都研究和使用了挺久的。emm，不过就二者而言还是推荐lightning，主要是我用bert做multi task的...