在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程,实现了类似即插即用的开发...
PyTorch Lightning中提供了以下比较方便的功能: multi-GPU训练 半精度训练 TPU 训练 将训练细节进行抽象,从而可以快速迭代 1. 简单介绍 PyTorch lightning 是为AI相关的专业的研究人员、研究生、博士等人群开发的。PyTorch就是William Falcon在他的博士阶段创建的,目标是让AI研究扩展性更强,忽略一些耗费时间的细节。 目...
通过在PyTorch Lightning中设置混合精度标志（flag），它会在可能的情况下自动使用半精度，而在其他地方保留单精度。通过最小的代码修改，模型训练的速度可以提升1.5至2倍。早停法 当我们训练深度学习神经网络的时候，通常希望能获得最好的泛化性能。但是所有的标准深度学习神经网络结构，比如全连接多层感知机都很容易过...
顾名思义,它可以帮助我们漂亮(pl)地进行深度学习研究。?? 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...
本文将通过一个简单的实例,介绍如何使用Pytorch-lightning构建深度学习训练流程。 一、设置全局种子 首先,我们需要设置全局种子以确保实验的可重复性。在Pytorch-lightning中,我们可以使用seed_everything函数方便地设置全局种子。 from pytorch_lightning import seed_everything seed = 42 seed_everything(seed) 二、定义...
1.LightningModule LightningModule是PyTorch Lightning的核心,它是PyTorch模型的扩展。在这个模块中,你可以定义模型的前向传播、训练步骤、验证步骤和测试步骤。 2.Trainer Trainer是PyTorch Lightning中用于训练模型的类。它封装了训练循环,并提供了多种配置选项,如学习率调度、早停、日志记录等。
如何在 PyTorch Lightning 中打印每轮学习率 引言 PyTorch Lightning 是一个高层次的深度学习框架,它简化了 PyTorch 的使用,使得模型的训练和验证过程更加规范和易于操作。了解学习率的变化对于训练过程的控制和优化至关重要。在本文中,我们将学习如何在每一轮训练中打印学习率。
一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。 #安装 pip install pytorch-lightning #引入 import pytorch_lightning as pl 顾名思义,它可以帮助我们漂亮(pl)地进行深度学习研究。😋😋 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) ...
本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。在这里，我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络（DQN）模型，以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。在本文中，我们将讨论：·什么是lighting以及为什么要将它应用于RL ·标准DQN模型简介 ·使用Lightning构建DQN的步骤 ·结果和...
默认情况下,PyTorch Lightning 在幕后管理这些优化。 结果总结 在我们的实验中,我们发现所有优化都独立地减少了训练深度学习模型的时间,除了分片训练,我们没有观察到任何速度或内存改进。 下表是改进深度学习管道所做的每项优化,以及观察到的性能提升。 ...