文章目录前言模型训练完整步骤模型保存与加载GPU训练“借鸡生蛋“模型使用 前言我们这边还是以CIARF10这个模型为例子。 现在的话先说明一下，关于CIARF10的一个输出这个是一个十分类的模型，所以输出结果是一个矩阵一个tensor其中它的shape是你的(batch_size,10)这样的结果。假设你的batch_size = 1 那么你得到的结果应该是[[1,2,3,4,5,6,7,8,9
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2024-07-23 09:51:14
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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）一、框架使用方案正如网络上大家介绍的那样，PL框架可以让人专心在模型内部的研究。我们在复杂的项目中，可能会出现多个模型，并且模型多个模型之间存在着许多的联系，如果在项目中想要更换某些模型mo
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2023-08-14 09:35:08
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文章目录0. 导读1. DataLoaders2. DataLoaders 中的 workers 的数量3. Batch size4. 梯度累加6. 单个GPU训练7. 16-bit 精度8. 移动到多个GPUs中9. 多节点GPU训练10. 在单个节点上多GPU更快的训练11. 对模型加速的思考 0. 导读使用DataLoadersDataLoader中的workers数量Batch size
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2024-05-17 23:33:30
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# PyTorch Lightning安装指南
## 引言
随着深度学习的迅速发展，PyTorch作为一种流行的深度学习框架逐渐成为研究人员和开发者的首选。PyTorch Lightning（PL）是一个封装了PyTorch的高级接口，使得训练过程更加简洁、易于扩展和调试。本文将带你一步一步地安装PyTorch Lightning，并详细说明每一个步骤。
## 整体流程
以下是安装PyTo
原创
2024-10-14 05:14:59
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# PyTorch Lightning版本概述
随着深度学习的快速发展，越来越多的研究人员和工程师开始使用框架来简化模型的构建和训练。其中，PyTorch Lightning作为基于PyTorch的轻量级库，旨在为用户提供更高效的模型开发体验。本文将介绍PyTorch Lightning的基本概念及其各个版本的特点，并通过代码示例来展示如何使用它进行模型训练。
## 什么是PyTorch Li
# PyTorch Lightning 安装
## 简介
PyTorch Lightning 是一个轻量级的 PyTorch 扩展库，为 PyTorch 用户提供了一个简单而强大的训练和部署模型的工具。它提供了一种更加简洁和模块化的方式来定义和训练深度学习模型，同时还提供了许多功能强大的工具和功能，如自动化训练循环、分布式训练支持、模型检查点等。
在本文中，我们将介绍如何安装 PyTorch
原创
2023-12-12 10:05:47
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[pytorch] torch.optimizer.lr_scheduler调整学习率torch.optim.lr_scheduler.LambdaLRtorch.optim.lr_scheduler.StepLRtorch.optim.lr_scheduler.MultiStepLRtorch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR torch.optim.lr_sc
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2024-09-26 22:33:06
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在使用 PyTorch Lightning 进行深度学习训练时，设置 epoch 数量是一个基本而重要的步骤。许多开发者在这个过程中遇到了一些问题，比如如何正确地配置 epoch 的数量，以及如何确保训练过程中的最佳性能。本文将深入探讨这些问题，并提供详细的解决方案。
用户反馈中提到：
> “我在使用 PyTorch Lightning 时，不知道如何正确设置 epoch 的数量，导致模型训练效
# 如何在PyTorch Lightning中指定GPU
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在PyTorch Lightning中指定GPU。在这篇文章中，我将向你展示整个过程的流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 整个过程的流程
在开始之前，让我们先来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 步骤 1 | 导入所需的库 |
| 步骤 2 | 检查
原创
2024-01-04 08:19:27
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方法一在桌面左下角右键点击鼠标，选择运行，或者使用快捷键windows键+R键调出运行窗口输入services.msc 进到服务管理窗口，找到Google的两个更新服务分别选中然后右键点击将其启动类型设置为禁用。方法二按下win+R，打开运行对话框，输入taskschd.msc，打开“任务计划程序”，展开左侧功能树到“任务计划程序库”，分别选择右侧有关GoogleUpdate的任务计划，右键菜单选
Python部分：
核心类class profile：用户侧用with来创建和退出之；self.function_events成员是核心数据；缺点：DataLoader发起的多进程调用，其无法get到其他进程的操作的cuda时间；
成员函数__enter__: with开始时调用，调用C++底层的torch.autograd._enable_profiler开始统计；
成员函数__
## PyTorch Lightning 设置 GPT 数量
作为一名经验丰富的开发者，你将教一位刚入行的小白如何在 PyTorch Lightning 中设置 GPT 模型的数量。本文将指导你完成该过程，包括每一步所需要做的事情和相应的代码示例。
### 1. 整体流程
下表展示了整个过程的步骤，以便让你更好地理解。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -----------
原创
2023-12-06 06:10:35
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目录1.了解CycleGAN（1）什么是CycleGAN （2）CycleGAN的应用场景 2 CycleGAN原理（1）整个模型（2）优化目标 （3）训练生成器和判别器（1）训练生成器（2）训练判别器3.CycleGAN的网络结构 （1）生成器模型（2）判别器模型4.CycleGAN代码实现 5.mainWindow窗口显示转换之后风
# PyTorch和PyTorch Lightning版本
## 引言
PyTorch和PyTorch Lightning是深度学习领域广泛使用的工具，它们都用于构建和训练神经网络模型。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，提供了灵活和高效的多维数组操作。PyTorch Lightning是一个轻量级的PyTorch扩展库，提供了一种更简单和更高级的接口来训练深度学习模型。本文将介
原创
2023-09-26 11:47:37
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目录二、模型加载三、一些注意的情况1.保存加载用于推理的常规Checkpoint/或继续训练2.加载pytorch预训练模型3.保存多个模型到一个文件4.关于torch.nn.DataParallelpytorch有两种模型保存方式：1.保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络net# 保存和加载整个模型
torch.save(model_object, 'resnet.p
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2023-10-31 23:30:10
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我们在上线使用一个算法模型的时候，首先必须将已经训练好的模型保存下来。tensorflow提供了两种保存模型的方式，一种是使用tf.train.Saver函数来保存TensorFlow程序的参数和完整的模型结构，保存的文件后缀为 “.ckpt”；另一种方式是将计算图保存在一个 “.pb” 文件中。使用tf.train.saver()进行模型的保存保存 在创建Saver对象时，有一个参数我们经常会用
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2024-01-29 02:05:55
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文件构成由TensorFlow保存的训练模型文件由四个文件组成：.
├── checkpoint
├── v18.ckpt-2333.data-00000-of-00001
├── v18.ckpt-2333.index
└── v18.ckpt-2333.meta每个文件的内容为：文件描述checkpoint指示文件夹中多个不同训练结果的属性，即如果在训练过程中保存了多次相同模型，在checkp
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2023-10-01 12:03:36
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到现在为止，我们使用的是DeepChem提供的标准模型。这对于许多应用来说是好的。但是很快你就会希望用你自己定义的框架创建你自已的模型。DeepChem提供了TensorFlow (Keras) 和PyTorch集成，所以你可以使用这两个框架来创建模型。 实际上，DeepChem中使用 Ten
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2023-11-21 22:18:53
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在上一节训练手写训练集的模型中，每次运行，得到的模型参数都不同？这是什么原因造成的呢？答：一方面是因为神经网络的损失函数是一个复杂的非凸函数，使用梯度下降法只能是尽可能的去逼近全局最小值点，另一方面由于每次训练时批次中的数据元素是随机的, 到达最小值点的路径也不同，所以每次运行的结果都不同, 但相差不大。 那如何保存这些训练好的模型参数呢？保存训练好的模型参数可以使用 Sequential 模型中
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2024-02-17 08:31:02
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1. TensorFlow中的模型首先，我们先来理解一下TensorFlow里面的持久化模型是什么。从TensorFlow 0.11版本（含）起，我们持久化保存训练模型后，在模型保存目录中一般会出现下面四个文件：.meta文件：保存了网络（模型）的计算图，包括所有的变量（variables）、操作（operations）、集合（collections）等信息.data-00000-of-00001
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2024-02-26 20:49:38
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