PyTorch Lightning 是基于PyTorch的一个轻量级框架,它的目标就是让你的深度学习代码更整洁、更规范、更高效。说白了,就是帮你省事儿。 它主要解决了啥问题呢?比如说,你在用PyTorch时可能要写一大堆琐碎的代码来处理训练循环、验证、测试这些流程。用了Lightning,这些烦人的活儿它都帮你包圆了。你只需要专注于模型的核心逻
html) 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: 研究代码(位于LightningModule中)。 工程代码(您删除并由trainer进行处理)。 不必要的研究代码(日志等,这些可以放在回调中)。 这是一个如何...
PyTorch Lightning的DDP实现 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...
TorchOptimizer是一个集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize贝叶斯优化功能的Python库。该框架通过高斯过程对目标函数进行建模,实现了高效的超参数搜索空间探索,并利用并行计算加速优化过程。主要功能如下: 贝叶斯优化机制:摒弃传统的网格搜索和随机搜索方法,采用高斯过程构建目标函数的概率模型,实现智能化的超参数组合选...
二、框架基本模块(Module) 2.1 LightningModule LightningModule必须包含的部分是init()和training_step(self, batch, batch_idx),其中init()主要是进行模型的初始化和定义(不需要定义数据集等)。training_step(...)主要是进行定义每个batch数据的处理函数。
PyTorch Lightning是一个高级框架,旨在简化PyTorch模型的编写和调试过程。通过使用PyTorch Lightning,你可以更轻松地创建复杂的神经网络模型,同时享受PyTorch的灵活性和易用性。本文将通过一个简单的教程,帮助你了解如何使用PyTorch Lightning构建和训练模型。一、安装PyTorch Lightning要开始使用PyTorch Lightning,首先需要安装它...
pytorch_lightning 教程 一、pytorch中优化器可以使用的最简版本为: ** for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6.
于是，就诞生了这样一个“友好”的PyTorch Lightning。直接在GitHub上斩获6.6k星。首先，它把研究代码与工程代码相分离，还将PyTorch代码结构化，更加直观的展现数据操作过程。这样，更加易于理解，不易出错，本来很冗长的代码一下子就变得轻便了，对AI研究者十分的友好。话不多说，我们就来看看这个轻量版的“PyTorch...
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...