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只
importpytorch_lightningasplfrompytorch_lightningimportTrainertrainer=Trainer(# 基本设置max_epochs=10,accelerator="auto",# 计算设备("auto", "cpu", "gpu")devices="auto",# 使用的设备数量("auto", 1, 2, 3,...)precision="16-mixed",# 混合精度训练(FP16)# 日志与调试logger=True,# 默认使用 Ten...
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。 更详细地说...
PyTorch Lightning CustomCustom Waycolab.research.google.com 总结 PyTorch Lightning已经开发出了一个很好的标准代码,它有229个贡献者,并且它的开发非常活跃。现在,它甚至有风险投资,因为它达到了版本0.7。 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...
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.
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...
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...
https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/11902 最主要的参数是devices和num_nodes。 其中devices如果输入一个正整数的话,表示使用多少张卡来训练。如果输入的是一个列表,则和从零开始的device_id对应上了。 num_nodes尤指你的集群中主机的数目,如果你使用的是单机多卡,num_nodes保持1就行了。
@文心快码安装pytorch_lightning 文心快码 要安装PyTorch Lightning,请按照以下步骤操作: 确认Python环境已安装并配置好: 在命令行中输入以下命令来检查Python版本,以确保Python环境已经安装并可用: 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。 打开命令行工具: 根据您的操作...