import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 3) ) self.decoder = nn.Se...
LightningModule将PyTorch代码整理成5个部分: Computations (init). Train loop (training_step) Validation loop (validation_step) Test loop (test_step) Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__(...
安完之后因为pytorch_lightning版本不对应,可能会发生一些问题: # 该行可能标红 from pytorch_lightning.strategies import DDPStrategy # 更改为: from pytorch_lightning.plugins import DDPPlugin as DDPStrategy 原因:因为版本对应的缘故,某些模块架构或名字会发生变化,前者为较新版本,后者为较老版本,出问题可以互换...
from pytorch_lightning.metricsimportMetricclassMyAccuracy(Metric):def__init__(self,dist_sync_on_step=False):super().__init__(dist_sync_on_step=dist_sync_on_step)self.add_state("correct",default=torch.tensor(0),dist_reduce_fx="sum")self.add_state("total",default=torch.tensor(0),dist_...
图1 pytorch_lightning 版本更新 解决方法:我的python是3.9,按照丁丁:代码复现: Summarizing Community-based Question-Answer Pairs记录的pytorch_lightning于python对应表,直接pip install pytorch_lightning后安装pytorch_lightning。问题提示在版本v2.0.0`test_epoch_end`已经删除了,那就降低版本。 这里要说一下,对于我...
🔍一、PyTorch、Python版本与pytorch_lightning版本匹配的重要性 在深度学习的世界里,选择合适的工具版本是项目成功的关键。PyTorch、Python和pytorch_lightning作为深度学习的三大支柱,它们的版本匹配问题不容忽视。错误的版本组合可能导致兼容性问题、性能下降甚至项目失败。因此,深入理解这三个组件之间的版本对应关...
PS:这里的顺序最好一致,排在越上面的表示优先级越高,因此在安装pytorch的时候,会优先在第一个源仓库中去寻找。而gpu版本的pytorch也只有第一个仓库中含有。 conda恢复默认源的方法: config --remove-key channels conda config --setshow_channel_urlsyesconda config --setauto_activate_basefalse ...
+1,虽然我整个项目都重构了，但是很奇怪，16batchsize的512x512图片+captions,跑个LDM,显存给我干到...
pytorch_lightning.metrics 是一种 Metrics API,旨在在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中轻松地进行度量指标的开发和使用。更新后的 API 提供了一种内置方法,可针对每个步骤跨多个 GPU(进程)计算指标,同时存储统计信息。这可以让用户在一个阶段结束时计算指标,而无需担心任何与分布式后端相关的复杂度。
pytorch_lightning.metrics 是一种 Metrics API,旨在在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中轻松地进行度量指标的开发和使用。更新后的 API 提供了一种内置方法,可针对每个步骤跨多个 GPU(进程)计算指标,同时存储统计信息。这可以让用户在一个阶段结束时计算指标,而无需担心任何与分布式后端相关的复杂度。