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AG真人视讯 一行代码安装,TPU也能运行PyTorch,修改少量代码即可快速移植

时间:2020-02-25 18:37 来源:奔驰宝马游戏中心 | 首页(AsiaGaming) 点击:81

首先让我们来看一个MNIST图像分类网络的搭建,PyTorch的原始代码和修改后的PyTorch Lightning代码几乎无异。

我们只需将 nn.Module替换为 pl.LightningModule即可。

现在福利来了,一个叫做 Pytorch Lightning的项目,可以让你几乎修改代码的情况下用上TPU。

除了以上的一些特性外,PyTorch Lightning还加入了许多高级功能,让你体验到PyTorch本身不具备的一些优点。

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后面验证推理的部分不再赘述。

晓查 发自 凹非寺

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比如更清晰直观的训练进度条:

— 完—

prepare_data:此函数负责处理下载数据,确保使用多个GPU时,不会下载多个数据集或对数据进行双重操作。

该项目的开发者William Falcon说,PyTorch Lightning是他在纽约大学和FAIR做博士生时研发AG真人视讯,专门为从事AI研究的专业研究人员和博士生创建的。

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代码结构化;与PyTorch源代码几乎完全相同;随着项目复杂性的提升AG真人视讯,代码的大部分内容无需修改;保留了PyTorch的灵活性。

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总之,PyTorch Lightning有这些优点:

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而PyTorch Lightning将样板格式抽象化,但方框中的内容保持不变,增加了代码的可读性和可重复性。

作者表示,相比切换框架,用这种方法重构原来的代码只需数小时的时间。

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原标题:一行代码安装,TPU也能运行PyTorch,修改少量代码即可快速移植

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PyTorch Lightning还有更多的可扩展性,在这里无法一一介绍,如果你正想要在TPU上运行自己的PyTorch代码,可以前去学习更详细的用法。

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几乎无需修改代码

过去一直有PyTorch用户试图在Colab上薅羊毛,但是都没有太成功的。

对于PyTorch开发者来说,Google Colab上的TPU资源不能用,恐怕是最遗憾的事情了。Google的云计算资源眼看着不能用,转TensorFlow又是不可能的。

PyTorch Lightning还支持TensorBoard之外的其它5种工具记录日志:

在训练上,PyTorch Lightning的代码更简洁一点。在PyTorch中,你需要自己编写for循环,这意味着你必须记住要以正确的顺序调用正确的东西,可能会导致错误。

Colab演示:

用TensorBoard日志记录代码运行全过程:

接下来是 优化器的选择,比如选择Adam。两者的代码还是几乎完全相同,不过后者把pytorch_model改成了self。

与TensorBoard,MLFlow完全集成,并支持任何日志记录模块。

PyTorch Lightning所做的是将科学代码与工程代码分离,只需将研究代码重构为LightningModule格式(科学),Lightning将自动完成其余部分(工程)。

https://colab.research.google.com/drive/1-_LKx4HwAxl5M6xPJmqAAu444LTDQoa3#scrollTo=dEeUzX_5aLrX

甚至还有一个内置的分析工具,告诉你训练过程中的瓶颈:

Pytorch Lightning已经上传到PyPI,因此只需一行代码就能安装这个软件。

至于 损失函数,对于n向分类,要使用交叉熵损失。二者代码又几乎一致相同,后者多出一个self。

新增高级功能,连Pytorch本尊都没有

使用方法

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项目地址:

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train_dataloader,val_dataloader,test_dataloader:每一个都负责返回相应数据集的数据拆分。以这种方式进行构造训练、验证、测试集,可以让你非常清楚如何操作数据。

准备数据集阶段分为下载图片、转换、分割数据集、打包四个步骤。二者代码大致相同,只是将PyTorch代码组织为4个函数:

喜欢就点「在看」吧 !

https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning

PyTorch Lightning具体该如何使用,作者Falcon还是以MNIST图像分类网络为例,介绍从收集数据到训练再到验证、测试的全过程。

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