PL框架在它的stratey模块中封装好了不同的分布式实现方式dp、ddp、deepspeed等 大部分情况下,不需额外的修改任何代码,就能将实现从单机单卡到进行分布式(单机多卡、多机多卡)的训练。 少部分情况,目前在DP模式下训练需要修改代码。虽然PL框架已经自动实现gather的过程,但如果需要对模型训练逻辑中每一轮迭代、epoch结束...
pytorch-lighting(pl),基于 PyTorch 的框架。它将学术代码(模型定义、前向 / 反向、优化器、验证等)与工程代码(for-loop,保存、tensorboard 日志、训练策略等)解耦开来,使得代码更为简洁清晰。PyTorch Lightning 对工程代码逻辑进行了封装,只需要在 Trainer 类中简单设置即可调用。 pl 和 pytorch 本质相同,只不过pyto...
直接上图。 我们就以构建一个简单的MNIST分类器为例,从模型、数据、损失函数、优化这四个关键部分入手。 模型 首先是构建模型,本次设计一个3层全连接神经网络,以28×28的图像作为输入,将其转换为数字0-9的10类的概率分布。 两者的代码完全相同。意味着,若是要将PyTorch模型转换为PyTorch Lightning,我们只需将nn...
PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架,旨在简化深度学习模型的开发和训练过程。它通过提供高层次的抽象和自动化处理,使得研究人员可以更专注于模型设计和实验,而无需过多关注底层的实现细节。 PyTorch Lightning的基础概念 核心组件: LightningModule:用户需要定义自己的LightningModule类来实现模型的训练、...
你好,我是云哥。本篇文章为大家介绍一个可以帮助大家优雅地进行深度学习研究的工具:pytorch-lightning。 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。 关于pytorch-lightning的完整入门介绍,可以参考我的另外一篇文章。
新的PyTorch Lightning类与PyTorch完全相同,只不过LightningModule提供了用于研究代码的结构。 Lightning为PyTorch代码提供了结构 看到?两者的代码完全相同! 这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或将其用作预训练模型 数据 在本教程中,使用MNIST。
pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pytorch lightning的安装 1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c...
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pytorch_lightning 全程笔记、Pytorch Lightning 完全攻略如果大家觉得本文写得不是很清楚,大家可以...
Lightning structures PyTorch code with these principles: Lightning forces the following structure to your code which makes it reusable and shareable: Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). ...
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 使用PyPI进行轻松安装 pipinstallpytorch-lightning 文档 master 0.7.6 0.7.5 0.7.3 0.7.1 0.6.0 0.5.3.2 重构您的PyTorch代码+好处+完整演练 演示 ...