pytorch-lighting(简称pl),基于 PyTorch 的框架。它的核心思想是,将学术代码(模型定义、前向 / 反向、优化器、验证等)与工程代码(for-loop,保存、tensorboard 日志、训练策略等)解耦开来,使得代码更为简洁清晰。工程代码经常会出现在深度学习代码中,PyTorch Lightning 对这部分逻辑进行了封装,只需要在 Trainer 类中简...
2023/08/18修改:在这几年的进一步使用中,由于这样那样的需求和问题,我发现了更多难以解决的问题/bug,所以又对Pytorch Lightning做了进一步的深入剖析。在”Pytorch Lightning 深入理解“一文中,针对hooks间的信息传递、Callbacks、DDP训练相关注意事项等又做了详细剖析。如果本文无法解决您的一些较为复杂的问题,不妨去这...
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...
错误信息:ImportError: DLL load failed while importing pytorch_lightning解决方案:这个错误可能是由于在Windows系统上使用PyTorch-Lightning时出现了动态链接库(DLL)问题。尝试重新安装PyTorch-Lightning库,并确保你的系统与库的版本兼容。另外,检查是否有任何与PyTorch-Lightning冲突的库或软件。如果问题仍然存在,考虑在虚拟...
import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64),
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。
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。
1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c conda-forge 2. 定义一个网络模型模型:LightningModule 通过继承LightningModule,并实现几个关键的函数,使得模型在训练、验证和测试过程中能进行模块化调用,具体细节完全被自定义的函数封装,整体十分简洁。定义一个LightningModule的基类,可以实现的函数如...
Pytorch Lightning（简称 pl） 是在 PyTorch 基础上进行封装的库，它能帮助开发者脱离 PyTorch 一些繁琐...
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...