PyTorch Lightning想解决的就是这样的问题。简而言之,PL(PyTorch Lightning)就是在PyTorch的基础上减少不必要的代码书写,把精力集中在需要灵活性创新的部分。 PyTorch Lighting is a lightweight PyTorch wrapper for high-performance AI research, that reduces the boilerplate without limiting flexibility. 2. 为什么...
pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。 用户只需专注于研究代码(pl.LightningModule)的实现,而工程代码借助训练工具类(pl.Trainer)统一实现。 更详细地说,深度学习项目代码可以分成如下4部分: 研究代码 (Research code),用户继承LightningModule...
PyTorch Lightning 作为一个对 PyTorch 二次封装的框架,能让训练逻辑的编写像堆积木一样秩序井然。 虽然叫做 lightning,这个库的学习成本并不低。好在一但熟悉,就能享受到很多便利。 安装# 使用类似下面的指令安装 PyTorch Lightning。 python -m pip install lightning 完成后就可以在 Python 脚本里import pytorch_l...
(部分项目代码源自《python深度学习》,吴茂贵等著,机械工业出版社。代码头有标注;部分测试代码来自pytorch官方文档,代码头有标注;部分概念图来源于github,图片下方有标注) 其他参考资料: 《An overview of gradient descent optimization algorithms》,https://ruder.io/ 《7 Types of Neural Network Activation Functions...
在安装 PyTorch Lightning 之前,请确保您的 Python 环境已经正确安装并可用。您可以通过在命令行中输入以下命令来检查 Python 版本: bash python --version 如果系统返回了 Python 的版本号,则说明 Python 环境已经安装成功。 二、使用pip或conda安装pytorch_lightning库 1. 使用pip安装 您可以使用 pip 命令来安装 ...
一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。 一,pytorch-lightning的设计哲学 pytorch-lightning 的核心设计哲学是将深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。 用户只需专注于研究代码(pl.LightningModule)的实现,而工程代码借助训练工具类(pl.Trainer)统一实现。
在这种情况下(风险投资),我相信pytorch lightning将足够稳定,可以用作你编写pytorch代码的标准库,而不必担心将来开发会停止。 对于我来说,我选择在我的下一个项目中使用pytorch lighting,我喜欢它的灵活性,简单和干净的方式来编写用于深度学习研究的代码。
PyTorch与PyTorch Lightning比较 直接上图。 我们就以构建一个简单的MNIST分类器为例,从模型、数据、损失函数、优化这四个关键部分入手。 模型 首先是构建模型,本次设计一个3层全连接神经网络,以28×28的图像作为输入,将其转换为数字0-9的10类的概率分布。
github地址:https://github.com/Lightning-AI/lightning API:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/index.html PyTotrch具有简单好用的特点,但对于较复杂的任务可能会出现一些问题,且花费的时间也更长。 PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...