简介:PyTorch Lightning是一个用于简化PyTorch研究和生产代码的框架。它提供了很多实用的工具,可以帮助我们监控和检测PyTorch训练。本文将介绍如何使用PyTorch Lightning进行训练监控和检测。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 PyTorch Lightning是一个用于简化PyTorch研究...
输入y,出现下边界面就表明环境装好了。 激活环境:按照上边提示的代码输入conda activate pytorch,回车,进入pytorch环境(由base变为pytorch)要看环境里边装了哪些包或指令的话,输入conda list,回车。 2、pytorch安装配置: 方法一: 进入pytorch官网,点击install,安装最新版本 根据电脑配置选择适合自己电脑的环境(有英伟达显...
深度学习框架如PyTorch和TensorFlow都是基于张量计算的,可以利用图形处理单元(GPU)等硬件加速器进行并行计算,从而提高计算效率。 支持自动求导:深度学习中的反向传播算法需要计算梯度,而张量数据类型可以自动跟踪计算过程,并提供自动求导的功能。这使得在神经网络训练过程中能够方便地计算梯度并更新模型参数。 适用于多维数据:...
前言 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...
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,
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...
没有区别。 早期(张量和模型都要)： x = x.cuda() model.cuda() 后来： device = torch.device(...
pytorch-lighting(简称pl),基于 PyTorch 的框架。它的核心思想是,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。工程代码经常会出现在深度学习代码中,PyTorch Lightning 对这部分逻辑进行了封装,只需要在 Trainer 类中简...
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，使用自身的张量计算来实现多维数据的高效处理。它是一个开源机器...
在深度学习的世界里,选择合适的工具版本是项目成功的关键。PyTorch、Python和pytorch_lightning作为深度学习的三大支柱,它们的版本匹配问题不容忽视。错误的版本组合可能导致兼容性问题、性能下降甚至项目失败。因此,深入理解这三个组件之间的版本对应关系,是每一个深度学习开发者必须掌握的技能。