文件名称:
pytorch-lightning：用于高性能AI研究的轻量级PyTorch包装器。 缩放模型而不是样板-源码
开发工具:
文件大小: 31mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：轻巧的PyTorch包装器，用于高性能AI研究。 缩放模型，而不是样板。
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* Codecov大于90％+，但构建延迟可能会减少
新闻
PyTorch Lightning只是有组织的PyTorch
闪电解开了PyTorch代码，使科学与工程脱钩。
闪电哲学
设计闪电时要牢记以下原则：
原则1：启用最大的灵活性。 原则2：提取不必要的样板，但在需要时使其可访问。 原则3：系统应该是独立的（即：优化器，计算代码等）。 原则4：深度学习代码应分为4个不同的类别。
研究代码（LightningModule）。
工程代码（您删除并由培训师处理）。
不必要的研究代码（日志等）在回调中。
数据（使用PyTorch数据加载器或将它们组织成LightningDataModule）。
完成此操作后，您就可以在多个GPU，TPU，CPU甚至16位精度上进行训练，而无需更改代码！
开始使用我们的
推理
Lightning也是为快速推理而设计的，AI研究人员和生产团队需要扩大诸如BERT和自我监督学习之类的东西。 在这种情况下，Lightning可以自动导出到ONNX或Torc
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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