PyTorch Lightning 是基于PyTorch的一个轻量级框架,它的目标就是让你的深度学习代码更整洁、更规范、更高效。说白了,就是帮你省事儿。 它主要解决了啥问题呢?比如说,你在用PyTorch时可能要写一大堆琐碎的代码来处理训练循环、验证、测试这些流程。用了Lightning,这些烦人的活儿它都帮你包圆了。你只需要专注于模型的核心逻
TorchOptimizer通过集成贝叶斯优化和并行计算技术,为PyTorch Lightning模型提供了高效的超参数优化解决方案。其与PyTorch Lightning生态系统的深度集成和灵活的配置体系,使其成为深度学习工程中的实用工具。 本框架适用于各种规模的深度学习项目,相比传统的网格搜索和随机搜索方法,能够更高效地确定最优超参数配置。 代码: 作者...
上面的使用的self.log是非常重要的一个方法,这个方法继承自LightningModule这个父类,我们使用这里log就可以在训练时使用ModelCheckpoint对象(用于保存模型的参数对象)去检测测试步骤中的参数(比如这里我们就可以检测val_loss这个值,来确定是否保存这个模型参数) self.log()中常用参数以下: prog_bar:如果是True,该值将会...
PyTorch Lightning的DDP实现 importpytorch_lightningaspl# 模型定义(假设已完成)model=LightningModel()# DDP配置trainer=pl.Trainer(accelerator="gpu",devices=4,# GPU数量配置strategy="ddp"# 分布式策略设置)trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader) Lightning提供了高度集成的DDP支持,通过简单的配置即可实...
答案是肯定的——这就是 PyTorch Lightning。PyTorch Lightning 是一个轻量级的框架,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。
一、背景:PyTorch 基础 在比较 PyTorch 和 PyTorch Lightning 之前,有必要回顾一下 PyTorch 最初吸引人的地方。 1. 动态计算图 PyTorch 使用动态计算图,这意味着图是即时生成的,使开发者能够编写感觉更自然、更直观的 Python 代码,便于调试。在早期框架(如 TensorFlow 的早期版本)中,您必须在运行之前定义一个静态...
PyTorch是2017年1月FAIR(Facebook AI Research)发布的一款深度学习框架。从名称可以看出,PyTorch是由Py和Torch构成的。其中,Torch是纽约大学在2012年发布的一款机器学习框架,采用Lua语言为接口,但因Lua语言较为小众,导致Torch知名度不高。PyTorch是在Torch基础上用 python语言进行封装和重构打造而成的。
Pytorch——PytorchLightning框架使⽤⼿册 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、如果⼤家...
在深度学习领域,PyTorch和PyTorch Lightning是两个备受关注的框架。PyTorch以其灵活性和动态计算图著称,适合研究和原型开发;而PyTorch Lightning则在PyTorch基础上进行了优化,简化了训练流程,提升了代码可读性和复用性。通过具体实例分析,两者的主要差异在于代码结构、配置管理和性能调优。选择合适的框架取决于项目需求和个人...
PyTorch Lightning 是一个系统化的机器学习框架,而 PyTorch 只是一个库。 这可以通过其方便集成许多加速器的特点进一步证明,这是我们系列教程的关键。 如果你熟悉 TensorFlow 中的 Keras,你会发现 PyTorch Lightning 类似于 TensorFlow 中的 Keras。 PyTorch Lightning 的基本流程 PyTorch Lightning 将训练过程分为几个步...