【GiantPandaCV导语】Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库,为了让用户能够脱离PyTorch一些繁琐的细节,专注于核心代码的构建,提供了许多实用工具,可以让实验更加高效。本文将介绍安装方法、设计逻辑、转化的例子等内容。 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...
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...
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、定义模型 接下来,我们需要定义深度学习模型。以一个简单的全连接网络为例,我们可以...
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。 pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于 tensorflow。 通过使用 pytorch-lightning,用户无需编写自定义训练循环就可以非常简洁地在CPU、单GPU、多GPU、乃至多TPU上训练模型。 无需考虑模型和数据在cpu,cuda之间的移动,并且可以通过回调函数实现CheckPoint...
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...
import pytorch_lightning as pl print(pl.__version__) 对于传统的深度学习而言,我们就拿最简单的回归或者分类任务举例,完成一个深度学习的项目最少需要以下步骤: 1、准备数据集,并对数据进行预处理,数据清洗等 2、创建Dataset实例和DataLoader(数据加载器),确保模型在训练的时候能够分批次将数据传入 ...
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
PyTorch Lightning的4个功能,使深度学习研究更加轻松。在调试神经网络时,Lightning具有以下4个Trainer标志,它们可以帮助您:Trainer(num_sanity_val_steps = 5)Trainer(fast_debug_run = True)Trainer(overfit_pct = 0.xx)Trainer(train_percent_check = 0.x, 视
Pytorch Lightning 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。⽬前PyTorch Lightning库已经有了⼀定的影响⼒，star已经1w+,同时有超过1千多的研究...
简介:使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN(附完整源码)(二) 智能体 智能体类将处理与环境的交互。智能体类主要有三种方法: get_action:使用传递的ε值,智能体决定是使用随机操作,还是从网络输出中执行Q值最高的操作。 play_step:在这里,智能体通过从get_action中选择的操作在环境中执行一个步骤。从环境中...