...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。...#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-
在PyTorch Lightning中，模型默认是在CPU上运行的，但你也可以轻松地将其移至GPU上运行。如果你的模型或...
PyTorch Lightning is a powerful yet lightweight PyTorch wrapper, designed to make high performance AI research simple, allowing you to focus on science, not engineering. PyTorch Lightning is just organized PyTorch, but allows you to train your models on CPU, GPUs or multiple nodes without changing...
quadrantChart title 硬件资源评估 x-axis 计算能力 y-axis 资源消耗 "高性能GPU": [10, 10] "中端GPU": [8, 8] "CPU": [5, 5] "低性能GPU": [2, 2] 环境搭建时间规划 为了合理安排时间,以下是环境搭建的甘特图: 2023-03-012023-03-012023-03-012023-03-012023-03-022023-03-022023-03-022023...
可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常用评估指标。 可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周...
模型训练(cpu,gpu,多GPU) 模型评估 (自定义评估指标) 最优模型参数保存(ModelCheckPoint) 自定义学习率 (lr_schedule) 画出优美的Loss和Metric曲线 它甚至会比Keras还要更加简单和好用一些。 这个封装的类 LightModel 添加到了我的开源仓库 torchkeras 中,用户可以用pip进行安装。
可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常用评估指标。 可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周...
GPU 为 CPU 的训练和推理时间提供了巨大的加速。什么比 GPU 更好?多个GPU! PyTorch 中有一些范例可用于训练具有多个 GPU 的模型。两个更常见的范例是“DataParallel”和“DistributedDataParallel”,其中“DistributedDataParallel”是一种更具可扩展性的方法。
gpus:控制使用的GPU数。当设定为None时,使用cpu。 # default used by the Trainer (ie: train on CPU) trainer = Trainer(gpus=None) # equivalent trainer = Trainer(gpus=0) # int: train on 2 gpus trainer = Trainer(gpus=2) # list: train on GPUs 1, 4...
PyTorchLightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 系统/PyTorch版本 1.3(最低标准) 1.4 1.5(最新) Linuxpy3.6[CPU] Linuxpy3.7[GPU] - - Linuxpy3.6/py3.7/py3.8 - OSXpy3.6/py3.7/py3.8 - Windows.