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
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...
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...
通过LightningModule定义基本的模型。在使用原始的PyTroch框架时,model的定义和训练是分开的,一般需要自定义构建Trainer函数以便调用train、valid、test功能。这一点在pytorch-lightning框架中进行了改善。在此框架下,model的定义和trian、valid、test全部集成到了一起,通过定义*_step完成模型的train、valid、test过程。 impor...
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...
PyTorch Lightning是一个轻量级的PyTorch扩展库,旨在简化和规范深度学习模型的训练过程。它提供了一系列预定义的训练循环和组件,使用户可以更容易地构建和管理复杂的深度学习模型。PyTorch Lightning还提供了许多实用功能,如分布式训练、自动调优、日志记录等,帮助用户更高效地开发和部署深度学习模型。通过使用PyTorch Lightning...