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...
实现“pytorch lightning 加载自定义图像”教程 整体流程 下面是实现“pytorch lightning 加载自定义图像”的整体流程,我们将使用PyTorch Lightning库来实现。 erDiagram PARTICIPANT["准备数据"] PARTICIPANT["设计模型"] PARTICIPANT["训练模型"] 步骤详解 1. 准备数据 步骤:准备自定义图像数据集 代码: # 导入必要...
本教程只是官网最简范例的一个讲解,强烈建议读者学习官方文档的各个章节。里面有很多细节,我个人受益匪浅。 Simplest example Simplest example为最核心内容,只包含train,没有val和test。 import os import torch from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer from pytorch_lightning.metrics.functional import acc...
安装很方便,官方有介绍 https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/starter/installation.html 但是这里非常不推荐用conda进行安装,因为conda可能安装不了自己需要的版本,我最初安装的版本是0.8的某个版本,导致很多接口和官网的教程都对不上。这里建议用pip进行安装,安装的时候注意要和pytorch的版本对应,不然安...
参数分析器 Lightning强化了内置的Python解析器功能，让您能够灵活调用程序。Argparser最佳实践 最佳做法包括将程序分为三个部分：在LightningModule中定义特定参数，主Trainer文件中添加Trainer参数、程序参数和模型参数，以及确保以特定方式开始训练。LightningModule超参数 通常，我们训练多种模型版本。Lightning提供...
PyTorch Lightning的4个功能,使深度学习研究更加轻松。在调试神经网络时,Lightning具有以下4个Trainer标志,它们可以帮助您:Trainer(num_sanity_val_steps = 5)Trainer(fast_debug_run = True)Trainer(overfit_pct = 0.xx)Trainer(train_percent_check = 0.x, 视
PyTorch Lightning入门教程 #2 - Lightning Mod copilt 真好用,自动补全代码 === class NN(pl.LightningModule): 重新继承 pl.LightningModule,和 后面的Trainer集成。 所有功能函数写在类里面了,这些应该 是重载 pl.LightningModule 中的 函数。可以点进去 进一步查看!
PyTorch Lightning入门教程 #6 - Code Structur 代码重构,简洁的训练框架 大概分为几个文件 config dataset model train
在实施新模型时进行健全性检查测试,对单个批次进行过度拟合。 如果您的模型甚至无法做到这一点,那么就说明模型存在重大的实现问题。 在PyTorch lightning中,您可以设置标志`overfit_batches = True`, 而无需对代码进行任何更改
PyTorch Lightning入门教程 #2 - Lightning Module CofCai 554 --199:8 【code無中生有】一個好用的pytorch擴充包:pytorch-lightning 學會了它,你的深度學習編程效率將翻倍! 这个微分不好凑 1070 125:22 Into Generative AI with PyTorch Lightning 2.0 fishlegsky 462 --1...