PyTorch|让PyTorch更轻便，这款框架值得拥有！GitHub 6.6k星( 二 )
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prepare_data
这个功能可以确保在你使用多个GPU的时候 ， 不会下载多个数据集或者对数据进行多重操作 。 这样所有代码都确保关键部分只从一个GPU调用 。
这样就解决了PyTorch老是重复处理数据的问题 ， 这样速度也就提上来了 。
train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader
每一个都负责返回相应的数据分割 ， 这样就能很清楚的知道数据是如何被操作的 ， 在以往的教程里 ， 都几乎看不到它们的是如何操作数据的 。
此外 ， Lightning还允许使用多个dataloaders来测试或验证 。
优化
接着就是优化 。
【PyTorch|让PyTorch更轻便，这款框架值得拥有！GitHub 6.6k星】
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不同的是 ， Lightning被组织到配置优化器的功能中 。 如果你想要使用多个优化器 ， 则可同时返回两者 。
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损失函数
对于n项分类 ， 我们要计算交叉熵损失 。 两者的代码是完全一样的 。
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此外 ， 还有更为直观的——验证和训练循环 。
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在PyTorch中 ， 我们知道 ， 需要你自己去构建for循环 ， 可能简单的项目还好 ， 但是一遇到更加复杂高级的项目就很容易翻车了 。
而Lightning里这些抽象化的代码 ， 其背后就是由Lightning里强大的trainer团队负责了 。
PyTorch Lightning安装教程
看到这里 ， 是不是也想安装下来试一试 。
PyTorch Lightning安装十分简单 。
代码如下：
conda activate my_env
pip install pytorch-lightning
或在没有conda环境的情况下 ， 可以在任何地方使用pip 。
代码如下：
pip install pytorch-lightning
创建者也有大来头
William Falcon ， PyTorch Lightning 的创建者 ， 现在在纽约大学的人工智能专业攻读博士学位 ， 在《福布斯》担任AI特约作者 。
2018年 ， 从哥伦比亚大学计算机科学与统计学专业毕业 ， 本科期间 ， 他还曾辅修数学 。
现在已获得Google Deepmind资助攻读博士学位的奖学金 ， 去年还收到Facebook AI Research实习邀请 。
此外 ， 他还曾是一个海军军官 ， 接受过美国海军海豹突击队的训练 。
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前不久 ， 华尔街日报就曾还曾提到这个团队 ， 他们正在研究呼吸系统疾病与呼吸模式之间的联系 。 可能会应用到的场景 ， 是通过电话在诊断新冠症状 。 目前 ， 该团队还处在数据收集阶段 。
果然 ， 优秀的人 ， 干什么都是优秀的 。 叹气……
怎么样 ， 是不是想试一试？赶紧戳下方链接下载来看看吧！
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