一、Pytorch_Lightning 优势 代码简洁性:PyTorch Lightning 将训练逻辑与模型代码分离,开发者只需专注于模型的设计,而无需编写重复的训练循环、设备管理、分布式训练等代码。这使得代码更简洁、易读且易于维护:原生 PyTorch需要手动编写训练循环、设备切换、梯度清零、反向传播等。PyTorch Lightning
话不多说,我们就来看看这个轻量版的“PyTorch”。 关于Lightning Lightning将DL/ML代码分为三种类型:研究代码、工程代码、非必要代码。 针对不同的代码,Lightning有不同的处理方式。 这里的研究代码指的是特定系统及其训练方式,比如GAN、VAE,这类的代码将由LightningModule直接抽象出来。 我们以MNIST生成为例。 l1 =...
答案是肯定的——这就是 PyTorch Lightning。PyTorch Lightning 是一个[轻量级](知乎直答)的框架,它基于 PyTorch,为我们提供了一种简洁高效的方式来组织代码、管理训练过程,并提升代码的可读性和复用性。通过使用 PyTorch Lightning,我们可以更专注于核心研究问题,而不必为繁琐的代码细节所困扰。 然而在GitHub以及各种计...
(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。
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或将其用作预训练模型 数据 在本教程中,使用MNIST。 资料来源:维基百科 生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器中,该数据加载器处理数据集的加载,改组和批处理。
PyTorch Lightning的安装可以通过多种方式完成,推荐使用conda或pip在虚拟环境中进行安装,以避免版本冲突。 以下是PyTorch Lightning的安装步骤: 1. 创建并激活虚拟环境 使用conda或venv创建一个新的虚拟环境,以避免与其他项目的依赖冲突。 使用conda创建环境: bash conda create -n my_env python=3.10 # 创建名为my_...
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...
本文主要是记录下,使用PytorchLightning这个如何进行深度学习的训练,记录一下本人平常使用这个框架所需要注意的地方,由于框架的理解深入本文会时不时进行更新(第三部分的常见问题会是不是的更新走的),本文深度参考以下两个网站pytorch_lightning 全程笔记、Pytorch Lightning 完全攻略如果大家觉得本文写得不是很清楚,大家可以...
pytorch_lightning.callbacks.sanity_check回调可以进行模型的简单检查,确保模型的实现是正确的。同时,pytorch_lightning.loggers.TensorBoardLogger则能够记录训练过程中的张量信息,为调试和分析提供了极大的便利。 综上所述,PyTorch Lightning结合百度智能云文心快码(Comate),为用户提供了一套完整的工具链,从训练过程的监控...