PyTorch Lightning只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速实验和模型迭代。 内置最佳实践:PyTorch Lightning...
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...
-- 即每一个 * 步完成后调用。 -- 即每一个 * 的epoch 完成之后会自动调用。 上面的 * 对train、valid、test都适用 deftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch y_hat=self.model(x)loss=F.cross_entropy(y_hat,y)pred=...return{'loss':loss,'pred':pred}deftraining_step_end(self,bat...
Pytorch——Pytorch Lightning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pytorch_lightning 全程笔记、Pytorch Lightning 完全攻略如...
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.Module替换为...
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。
pytorch lightning构建的是一个系统,而不仅仅是一个模型 importosimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorch.utils.dataimportDataLoader, random_splitimportpytorch_lightningaspl'''Step 1: Define LightningModule'''classLitAutoEncoder...
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 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.5/...
Lightning完整的训练循环的代码 lightning代码与PyTorch完全相同,除了以下两点: 核心成分由LightningModule进行组织 训练/验证循环的代码已由培训器(trainer)抽象化 先来看不使用DataModule而是使Dataloaders自由定义的版本代码: import torchfrom torch import nnimport pytorch_lightning as plfrom torch.utils.data import ...
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.