i,torch lightning框架簡介
目錄:
- 简介
- i,torch lightning 框架
- 2.1 加速研究
- 2.2 GPU 和多 GPU 訓練
- 2.3 刺激和梯度累積
- 2.4 其他特性
- Lightning 模塊
- 3.1 定義深度學習系統
- 3.2 訓練循環和優化器
- 3.3 測試和驗證循環
- 精簡自編碼器應用
- 4.1 自編碼器架構
- 4.2 訓練過程
- 4.3 驗證和測試過程
- 配置優化器
- 數據集
- Lightning 訓練器
- 結論
- 資源
- 常見問題解答
i,torch lightning: 一個輕量級深度學習研究框架
自我介紹:
大家好,我是 William Falcon,我是 i,torch lightning 框架的創作者。在這個視頻系列中,我們將深入介紹我們的框架的所有功能和訓練標誌,以便您加快進行研究。我們的框架具有許多功能,包括在 GPU、多 GPU 和 TPU 上進行訓練,以及梯度裁剪、提前停止、梯度累積等功能。總共有約 40 個這樣的功能,我們將逐一介紹。在 i,torch lightning 框架中,您將主要使用的 API 是「lightning module」。該模塊定義了一個完整的深度學習訓練系統。深度學習系統可以是一個單獨的模型,也可以是由多個模型組成的更廣泛的系統,例如生成對抗網絡(GAN)、BIRD 或自編碼器。lightning module 將所有與訓練深度學習系統相關的方法分組在一起,使系統能夠自包含。它是 nn.module 的子類,基本上只是一個方法集合。
i,torch lightning 框架
2.1 加速研究
- 使用 GPU 進行訓練
- 支援多 GPU 和多 TPU
- 支援梯度裁剪和提前停止
- 支援梯度累積和分布式訓練
2.2 GPU 和多 GPU 訓練
- 如何在 GPU 上進行訓練
- 如何配置多個 GPU 進行訓練
- 優化 GPU 使用效率的技巧
2.3 刺激和梯度累積
- 什麼是刺激(gradients clustering)
- 如何進行刺激訓練
- 如何進行梯度累積訓練
2.4 其他特性
Lightning 模塊
3.1 定義深度學習系統
- 深度學習系統的結構
- 模型中的層和激活函數
- 多模型系統(GAN、BIRD 和自編碼器)的定義
3.2 訓練循環和優化器
- 訓練循環的定義
- 驗證循環和測試循環的定義
- 優化器的選擇和配置
3.3 測試和驗證循環
- 測試循環的過程
- 驗證循環的過程
- 訓練和測試循環的差異
精簡自編碼器應用
4.1 自編碼器架構
- 編碼器和解碼器的結構
- 如何將輸入 x 投影到低維空間
- 如何從低維空間重建 x
4.2 訓練過程
- 自編碼器的訓練過程
- 批量處理和前向傳播
- 损失函數的計算和反向傳播
4.3 驗證和測試過程
- 驗證過程的定義和實施
- 測試過程的定義和實施
- 評估指標的使用和記錄
配置優化器
數據集
- 簡介 MNIST 數據集
- 處理訓練、驗證和測試數據集
- 使用 DataLoader 加載數據
Lightning 訓練器
- 訓練器的配置和使用指南
- 訓練進度的可視化
- 訓練器的自動化功能
結論
- i,torch lightning 框架的優勢和應用場景
- 開展你的深度學習研究
資源
- i,torch lightning 框架官方網站
- 進階應用案例示例代碼
- 框架的學習資源和文檔
常見問題解答
- 什麼是 i,torch lightning 框架?
- 如何使用 GPU 進行訓練?
- 如何定義自編碼器模型?
- 如何使用訓練器進行訓練和測試?
- 如何優化訓練過程?