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.metrics是一个Metrics API,是为了便于度量开发和在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中使用而创建的。 更新后的 API 提供了一种内置方法,可以跨多个 GPU (进程)计算每个步骤的度量,同时存储统计信息,允许在一个epoch结束时计算指标,而不必担心与分布式后端相关的任何复杂性。 它还对所有的边缘情况都进...
最近对大模型的微调时使用Pytorch-Lightning(一个基于pytorch高级封装的训练框架)非常方便地就实现大模型的分布式训练。前期自己也踩了一些坑,于是写一个笔记分享给有同样需求的后来者、避免踩坑。 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 大部分情况下甚至不需额外的修改任何代码就...
pytorch_lightning.metrics是一个Metrics API,是为了便于度量开发和在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中使用而创建的。 更新后的 API 提供了一种内置方法,可以跨多个 GPU (进程)计算每个步骤的度量,同时存储统计信息,允许在一个epoch结束时计算指标,而不必担心与分布式后端相关的任何复杂性。 它还对所有的边缘情况都进...
第一种方法是让lightning将__init__中的任何内容的值保存到检查点。这也使这些值通过self.hparams可用。 class LitMNIST(LightningModule): def __init__(self, layer_1_dim=128, learning_rate=1e-2, **kwargs): super().__init__() # 调用此命令将 (layer_1_dim=128, learning_rate=1e-4)保存...
今日,PyTorch Lightning 在推特宣布,1.0.0 版本现在可用了,并发布新的博客文章详细描述了 PyTorch Lightning 的运行原理和新的API。William Falcon 表示自己非常期待有一天,当用户查看GitHub上的复杂项目时,深度学习代码不再那么令人望而生畏。 特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy 也评论称:「这看起来很棒,也很有前...
PyTorch Lightning是一个用于简化PyTorch研究和生产代码的框架。它提供了一些实用的工具,可以帮助我们监控和检测PyTorch训练过程。首先,我们需要安装PyTorch Lightning。可以通过以下命令进行安装: pip install pytorch-lightning 接下来,我们可以通过PyTorch Lightning创建模型和数据集的封装类。在这个封装类中,我们可以定义模型...
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...
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...
解决方案:确保你已经正确安装了PyTorch-Lightning库。你可以使用以下命令进行安装: pip install pytorch-lightning 如果你已经安装了PyTorch-Lightning但仍然遇到此错误,尝试更新库到最新版本: pip install --upgrade pytorch-lightning 错误信息:AttributeError: module 'pytorch_lightning' has no attribute 'Trainer'解决...