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...
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/...
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...
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...
对使用PyTorch Lightning的训练代码和原始的PyTorch代码进行了对比,展示了其简单,干净,灵活的优点,相信你会喜欢的。
在用PyTorch 训练不同模型时,需要编写很多重复的逻辑。一个工程的代码无可避免地变得越来越长,难以管理。PyTorch Lightning 作为一个对 PyTorch 二次封装的框架,能让训练逻辑的编写像堆积木一样秩序井然。 虽然叫做 lightning,这个库的学习成本并不低。好在一但熟悉,
这篇文章主要介绍为什么使用pytorch时,需要使用Lightning的最常见问题。由Pytorch Lightning的主创团队编写(William Falcon),经本文翻译。 PyTorch非常易于使用,可以构建复杂的AI模型。但是一旦研究变得复杂,并且将诸如多GPU训练,16位精度和TPU训练之类的东西混在一起,用户很可能引入Bug。
上述代码中:batch 即为从 train_dataloader 采样的一个batch的数据,batch_idx即为目前batch的索引。 pl.Trainer的主要参数 1、默认为每1个校验一次,即自动调用函数,可以进行设置 trainer=pl.Trainer(check_val_every_n_epoch=1) 2、设置GPU trainer=pl.Trainer(gpu=0) ...
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...
Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). ...