## PyTorch Lightning：加速深度学习模型开发的利器
深度学习模型的训练和调试是一项繁重且复杂的任务。为了简化这个过程，提高效率和可重复性，许多深度学习框架和工具被开发出来。PyTorch是其中最受欢迎和广泛使用的框架之一。但是，纯PyTorch训练代码可读性差、重复性高、难以维护。为了解决这个问题，一个名为PyTorch Lightning的高级训练框架应运而生。
本文将介绍
原创
2023-08-10 17:46:18
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PyTorch是基于Python的科学计算类库，主要有以下两个方面的应用：作为Numpy的替代者，充分利用GPU的计算能力。(低价GPU卡了解一下)提供一个灵活、快速的深度学习平台。学会pytorch能干什么？PyTorch是 基于 Lua 的科学计算框架 Torch。在 PyTorch 和 Keras/TensorFlow 之前，Caffe 和 Torch 等深度学习包是最受欢迎的。然而，随着深
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2023-10-25 13:38:37
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SQL Server 分区表的优缺点
随着数据量的激增，分区表在 SQL Server 中成为一种有效的解决方案。这种方式可以在性能提升、管理简化等方面带来显著的益处，但也伴随着一些潜在的缺点。本文将从多个方面深入探讨 SQL Server 分区表的优缺点，帮助你在设计数据库时做出更明智的选择。
## 环境准备
在开始之前，我们需要建立一个适合开发和测试的环境，以确保分区表功能的顺利实现。
# SQL Server Money 类型的优缺点
在数据库设计中，如何选择合适的数据类型存储货币值是一项重要的工作。在 SQL Server 中，`money` 类型常常用于处理财务信息。本文将探讨 SQL Server 中 `money` 类型的优缺点，并通过示例代码进行说明。
## 什么是 Money 类型？
在 SQL Server 中，`money` 类型用于存储货币值，采用固定的
数据类型： #整数数据类型 bit 1 或 0 的整数数据。 tinyint 从 0 到 255 的整型数据。存储大小为 1 字节。 smallint 从 -2^15 (-32,768) 到 2^15 - 1 (32,767) 的整型数据。存储大小为 2 个字节。 int 从 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 - 1 (2,147,483,647) 的整型数据（所有数字）
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2023-10-20 14:03:02
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## Java 内部类缺点
### 引言
在 Java 中，内部类是一个嵌套在其他类内部的类。它具有访问外部类的成员变量和方法的能力，并且可以访问外部类的私有成员。然而，尽管内部类在某些情况下非常有用，但它也存在一些缺点，我们需要在使用它们时加以注意。在本文中，我们将讨论这些缺点，并提供一些解决方案。
### 内部类的使用流程
下面是使用内部类的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-01-01 10:29:21
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Iterative Development幫助我們解決了軟體開發的兩大敵人。
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2007-04-24 10:03:00
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# 学习 PyTorch Lightning 的入门指南
随着深度学习的迅猛发展，框架如 PyTorch 和 TensorFlow 逐渐成为了开发者的首选。然而，PyTorch 需要处理大量的样本、模型和实验管理，PyTorch Lightning 正是在这样的背景下应运而生，为用户提供了一种轻松上手和结构化的方式来构建 PyTorch 应用程序。
本文将带你一步一步了解如何使用 PyTorc
原创
2024-09-11 06:30:52
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由于最近涉及下游任务微调，预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning，使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构，如Vilt代码中：https://github.com/dandelin/ViLT，这类架构中只涉及到预训练，但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游任务进行超参数搜索。问题Vilt
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2023-08-27 19:05:57
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pytorch是有缺陷的，例如要用半精度训练、BatchNorm参数同步、单机多卡训练，则要安排一下Apex，Apex安装也是很烦啊，我个人经历是各种报错，安装好了程序还是各种报错，而pl则不同，这些全部都安排，而且只要设置一下参数就可以了。另外，根据我训练的模型，4张卡的训练速度大概提升3倍，训练效果（图像生成）好很多，真香。另外，还有一个特色，就是你的超参数全部保存到模型中，如果你要调巨多参
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2023-11-20 22:08:02
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LightingandRenderingScenes_译在这个教程中，你会学到怎样快速设置场景实现高视觉保真渲染和截图。然而这些技术的一部分是为实时体验，这些设置的一部分为实时体验可能太重表现了。你会学到怎样: 1）设置和调整全球后处理体积 2）添加体积云 3）编辑保存相机视图 4）编辑下播放中截取高分辨率图预备： 知道怎样设置一个基础的CesiumforUnreal应用。在CesiumforUn
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2024-05-26 21:48:42
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# PyTorch Lightning与Lightning的关系入门
在深度学习的领域，PyTorch因其灵活性与简洁性受到了广泛的欢迎。为了简化PyTorch的训练过程，**PyTorch Lightning**应运而生。同时，**Lightning**是一个用于简化深度学习实验、工程化与再现性的平台。接下来，我们将深入了解这两者之间的关系，并通过示例代码演示其基本使用。
## 整体流程
文章目录1. 问题描述2. 编译安装前准备3. 编译安装4. 编译好之后使用 1. 问题描述ubuntu20.04 ros2 humble使用1.8.0 libtorch出现coredump，提示加载模型失败：torch::jit::load(std::cxx11::basic_string<char, std::char_traits, std::allocator const&
文章目录前言注意事项一、配置pytorch环境需要注意二、pytorch 安装注意三.安装依赖四.下载yolov5源码以及依赖下载注意 前言此文章作为我搭建yolov5深度学习环境学习记录. 环境为 torch=1.7.0 win10或者win11 基础环境搭建 如anaconda安装，pytorch安装可以搜索 Bubbliiiing 这位博主 注意事项需要注意的事 在安装前查看自己cuda版
上一篇文章我们讲解了第一个神经网络的模型，这一篇我们来聊聊梯度下降。大佬说梯度下降是深度学习的灵魂；梯度是损失函数（代价函数）的导数，而下降的目的是让我们的损失不断减少，达到模型收敛的效果，最终拟合出最优的参数w。所以，我们要先从损失函数（代价函数）说起。损失函数从上一篇我们知道这个神经网络的模型是：y = wx + b对于单一个样本（x, y），它的损失值就是：loss = wx + b - y
# PyTorch Lightning: 简化 PyTorch 的深度学习训练框架
## 引言
深度学习已经成为当今人工智能领域最热门的技术之一。PyTorch 是一个非常受欢迎的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来帮助开发者快速构建和训练神经网络模型。然而，使用原始的 PyTorch 进行训练时，开发者需要编写大量的样板代码来处理训练循环、验证和测试等任务。为了简化这些任务，提高开发效率，
原创
2023-08-01 02:42:59
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# PyTorch Lightning Epoch 实现教程
## 1. 流程概述
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Lightning框架实现一个epoch的训练过程。PyTorch Lightning是一个用于简化PyTorch训练循环的轻量级框架，它提供了许多有用的功能和抽象，使得训练过程更加易于管理和扩展。
在这个任务中，我们需要教会一位刚入行的小白如何实现"pytorch
原创
2023-10-21 10:26:21
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Regularization正则化在Deep Learning1书中，是这么定义正则化的：“any modification we make to a learning algorithm that is intended to reduce its generalization error, but not its training error.”PyTorch的 优化器使用参数正则化去限制模型
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2024-07-09 21:48:27
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命令行接口CLICLI可以很容易地配置训练（主要是model、data、trainer）时的各个参数，将代码与配置分离，避免直接改动代码。安装依赖pip install "pytorch-lightning[extra]"创建LightningCLI实例化一个 LightningCLI 对象，类似Trainer对象一样使用，只是不在py文件中直接运行，而是等待命令和参数后运行。# main.py文
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2023-12-06 16:37:06
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# PyTorch Lightning 教程
## 引言
在深度学习的迅速发展中，各种框架和工具应运而生。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而 PyTorch Lightning 则是一个构建于其上的高层次接口，旨在简化复杂模型的训练流程，提高代码的可读性和可维护性。
本文将通过简单的例子，介绍 PyTorch Lightning 的基本概念及其使用方法，并通过 UML 关系图和
