这是一个轻量级的样例代码，其中用到的数据集MNIST会在运行时自动下载。 1. 数据并行的类型 Pytorch中提供了两种数据并行的方法，一种是torch.nn.DataParallel，另一种是torch.nn.DistributedDataParallel，简单地说，DataParallel适用于单机多卡的情况，而DistributedDataParallel适用 ...

超参数优化是深度学习模型开发过程中的一个核心技术难点。合适的超参数组合能够显著提升模型性能，但优化过程往往需要消耗大量计算资源和时间。本文介绍TorchOptimizer，这是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专门用于优化PyTorch Lightning模型的超 ...

在本文中，我们将深入探讨普通 PyTorch 和 PyTorch Lightning 之间的区别，通过实际示例突出它们的关键差异，并探讨每种方法如何适应您的工作流程。 在不断发展的深度学习领域，PyTorch 已经成为开发者和研究人员家喻户晓的名字。其动态计算图、灵活性以及广泛的 ...

在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过 ...

火爆全球的 Stable Diffusion，预训练和微调成本，正式被打下来了！ 现在，预训练的速度被提升到 6.5 倍，成本直降 85%； 微调只需 RTX 2070/3050 即可搞定，硬件成本直降近九成。 这就是国产项目 Colossal-AI 最新开源的加速方案。 今年，Stable Diffusion 可谓火爆圈内圈外 ...

今年，Stable Diffusion可谓火爆圈内圈外，而且最近凭借免费开源还效果好的特点，进一步出圈，让人看到了AIGC的巨大潜力和前景。 艺术圈和AI圈大神都争相拿它创作，GitHub star数已达33.5k，背后公司估值甚至飙升至10亿美金。 Stable Diffusion由此也成为扩散模型中最火 ...

本次作业是对学习的数据分析技能和人工神经网络知识的入门实践，其主体采用代码填空的形式进行。你需要按照本实验指导中的流程，尝试阅读并理解现有的实验框架，然后在现有实验框架的基础上做代码补全，以实现对应子任务所要求的功能。参考实现位于 ...

无论你是身处学术界还是工业界，时间和资源等各种因素，往往会成为你在搞实验的枷锁。 尤其是随着数据集规模和机器学习模型，变得越发庞大和复杂，让实验变得既费时又耗力。 提速这件事，就变得至关重要。 例如在2012年的时候，训练一个AlexNet，要花上5 ...

本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Eric Hofesmann 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。 最近几年，开源工具在满足端到端平台的许多需求方面取得了很大进步。从模型架构开发到数据集管护（Dataset curation），再到模型训练和部署，它们都可以扮演一个 ...

[汽车之家新车官图] 今日（5月20日），福特F-150 Lightning官图正式发布。新车作为F-150的电动版车型，重启福特皮卡家族高性能版本的专属名称Lightning，中文译为“闪电”。官方称，它将成为有史以来最强大的F-150。 外观来看，福特纯电动版F-150前脸采用了贯穿式的 ...

一篇用PyTorch Lighting提供模型服务的完全指南。 纵观机器学习领域，一个主要趋势是专注于将软件工程原理应用于机器学习的 ...