引言 在这篇博文[1]中，将逐步介绍如何使用 PyTorch Lightning 来构建和部署一个基础的文本分类模型。...该项目借助了 PyTorch 生态中的多个强大工具，例如 torch、pytorch_lightning 以及 Hugging Face 提供的 transformers，从而构建了一个强大且可扩展的机器学习流程...inference.py：支持使用训练好的模型进行推断。 下面详细解析每个部分，以便理解它们是如何协同作用，以实现文本分类的高效工作流程。 1....数据加载与预处理 在 data.py 文件中，DataModule 类被设计用来处理数据加载和预处理的所有环节。...模型架构 在 model.py 文件中定义的 ColaModel 类继承自 PyTorch Lightning 的 LightningModule。
任务 我的任务是制作一个文本生成器来生成连贯的文章标题。我将使用 Transformers 库进行预处理和模型构建，然后我将使用 PyTorch Lightning 微调模型。...我建议在 Kaggle 而不是本地机器运行这个 notebook，因为 Kaggle 已经在环境中安装了大部分依赖项。Pytorch Lightning 将用作包装类以加快模型构建。...该模型确实在我们输入的“机器学习”上生成文本，但是它生成的与标题差的太多了。...在以下部分中，我们将微调模型以生成更好的文本。 下面我们要自定义一个数据集，它将创建标记化的标题并将其发送到数据集。...Lightning 允许我们在训练器中声明 GPU，同时处理其余部分。6轮训练应该需要大约 30 分钟。
请注意，下面是由Gregory Piatetsky绘制的图示，并按类型标表示了每个库，按星标和贡献者对其进行绘制，它的符号大小则是以该库在Github上的提交次数的对数表示。...PyTorch Lightning （https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning） 星标：9600，提交数：3594，贡献者：317 针对于高性能人工智能研究的封装轻量级...Ignite（https://github.com/pytorch/ignite） 星标：3100，提交数：747，贡献者：112 高级库，可以帮助培训和评估神经网络在PyTorch中实现灵活和透明的使用...TextBlob（https://github.com/sloria/textblob） 星标：7300，提交数：542，贡献者：24 简单、python风格、文本处理——情感分析、词性标记、名词短语提取...GluonNLP（https://github.com/dmlc/gluon-nlp） 星标：2200，提交数：712，贡献者：72 GluonNLP是一个工具包，它支持简单的文本预处理、数据集加载和神经模型构建
例子中会包括一些Pytorch代码和相关标记，可以在 Pytorch-Lightning训练器中用，以防大家不想自己敲码！ 这份指南针对的是谁?...此外还要注意进行强制GPUs同步的操作。例如清除内存缓存。...要想在Pytorch中用16位精度,先从NVIDIA中安装 apex 图书馆并对你的模型进行这些更改。...这没有想象中那么难，但需要更多有关计算集群的知识。这些指令假定你正在集群上使用SLURM。 Pytorch在各个GPU上跨节点复制模型并同步梯度，从而实现多节点训练。...在Lightning中，通过将distributed_backend设置为ddp（分布式数据并行处理）并设置GPU的数量，这可以很容易实现。
例子中会包括一些Pytorch代码和相关标记，可以在 Pytorch-Lightning训练器中用，以防大家不想自己敲码！ 这份指南针对的是谁?...混合精度指的是，用16位训练一些特定的模型，而权值类的用32位训练。 要想在Pytorch中用16位精度，先从NVIDIA中安装 apex 图书馆 并对你的模型进行这些更改。...在Lightning中， 使用16位很简单，不需对你的模型做任何修改，也不用完成上述操作。...这没有想象中那么难，但需要更多有关计算集群的知识。这些指令假定你正在集群上使用SLURM。 Pytorch在各个GPU上跨节点复制模型并同步梯度，从而实现多节点训练。...在Lightning中，通过将distributed_backend设置为ddp（分布式数据并行处理）并设置GPU的数量，这可以很容易实现。
灵活性 它保持了 PyTorch 的灵活性，允许用户在 LightningModule 中定义模型的训练、验证和测试逻辑，而不需要担心底层的实现细节。 3....插件系统(Plugin System) 插件系统允许用户扩展PyTorch Lightning的功能，例如支持特定类型的优化器、调度器或者其他自定义逻辑。 11....异常处理(Exception Handling) PyTorch Lightning 提供了异常处理机制，可以在训练过程中捕获并处理错误，使得训练更加健壮。 12....性能监控(Performance Monitoring) PyTorch Lightning 支持与第三方工具集成，如Profiling工具，帮助用户监控训练过程中的性能瓶颈，从而进行优化。...，并使用 PyTorch Lightning 进行训练。
PointerGenerator网络实现 3.2 不同语言的QA 3.3 PyTorch Lightning 3.4 TF2中的图神经网络 3.5 预训练 SmallBERTa 3.6 CLUEDatasetSearch...这项工作建议大多数NLP任务可以用文本到文本的格式来表示，这表明输入和输出都是文本。作者声称，这种“框架为预训练和微调提供了一致的训练目标”。...该模型在新发布的名为Colossal Clean Crawled Corpus（C4）[3]的数据集上进行了预训练，并在NLP任务（例如摘要，问题回答和文本分类）上获得了SOTA结果。 ?...3.3 PyTorch Lightning PyTorch Lightning[18]是一种可让您抽象化可能需要设置GPU / TPU训练和使用16位精度的训练的工具。...3.4 TF2中的图神经网络 Microsoft研究团队发布了一个库，该库提供对许多不同的图神经网络（GNN）架构的实现[19]的访问。
在本教程中，将使用其BERT的实现在Lightning中执行微调任务。 在本教程中，将分3个步骤进行NLP的迁移学习： 将从huggingface库中导入BERT 。...关心的下游任务是解决GLUE任务或对产品评论进行分类。 https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 预训练的好处是，在下游任务中不需要太多数据即可获得惊人的结果。...通常，可以使用以下抽象方法对PyTorch Lightning进行微调： import pytorch_lightning as pl class TransferLearningTemplate...BERT，并添加自己的简单线性分类器，以将给定的文本输入分类为三个类之一。...还看到了PyTorch Lightning在包括Huggingface在内的其他库中的表现！
无需做太多的数据预处理，它会自动根据数据生成一系列候选图表，根据实际需要从中做选择即可。这大大减少了制作图表所需的时间以及数据预处理工作量。...图片 深度学习 PyTorch LightningPyTorch Lightning 是一个应用在深度学习/神经网络的 Python 低代码库，为 PyTorch 提供高级接口。...图片官网介绍说，PyTorch Lightning 的设计是为了让大家可以将更多的时间花在研究上，而不是花在工程上。大家可以通过 PyTorch Lightning 的 官方网站 了解更多使用细节。...丰富的模型覆盖多种数据类型和业务源，包括：文本：对文本进行分类、信息抽取、问答系统、机器翻译、摘要生成，文本生成（覆盖 100 多种语言）图像：图像分类、目标检测和图像分割音频：语音识别和音频分类图片PyTorch...、TensorFlow 和 JAX 是三个最著名的深度学习库，transformers 的对这三个框架都支持得很好，甚至可以在一个框架中用三行代码训练模型，在另一个框架中加载模型并进行推理。
Flash 是基于PyTorch Lightning的快速原型任务，基线和微调可扩展深度学习模型的集合。它提供从基准实验到最新研究的无缝体验。...它使用户能够构建模型而不会被所有细节所吓倒，并且可以通过Lightning灵活地进行试验以获得完整的多功能性。...PyTorch Lightning最近在从样板代码解耦研究中获得了出色的响应，从而实现了无缝的分布式训练，日志记录和深度学习研究代码的可重复性。...但是借助Flash用户可以在几行代码中创建图像或文本分类器，而无需花哨的模块和研究经验。 任何新的深度学习项目的标准工作流程都遵循三个步骤。通常示例存储库无法扩展到生产训练和推论。...Flash任务包括解决当前任务的所有基本信息，例如要预测的类标签的数量，给定数据集中的列数以及所使用的模型体系结构的详细信息，例如损失函数，参数等。
该模型使用RGB图像输入集合，获取5D坐标（空间位置和方向），训练全连接的DNN以优化「连续的体积场景功能」，并为此位置输出体积密度和与视图相关的RGB辐射。...与其他用于视图合成的性能最高的方法相比，NeRF在质量和数量上都更好，并且可以解决渲染中的不一致问题，例如缺少精细的细节和不必要的闪烁伪影。 ?...根据提供的图像输入，在20个连续控制任务上获得SoTA结果。此外，该模型具有数据效率，并且可以并行进行预测，从而使计算效率更高。下图总结了训练代理以实现不同目标的三个任务： ?...在创建由3D模型和文本描述组成的设计空间的知识库之后，使用了两个自动编码器（请参见下图）以一种可以直观交互的方式对该知识进行编码。...Captum在拉丁语中是指理解，并且包含PyTorch模型的集成梯度，显着性图，smoothgrad，vargrad等的通用实现。
自注意力机制自注意力机制允许模型在处理序列时对不同位置的信息分配不同的注意力权重。这对于处理语言中的长距离依赖关系尤为重要。...具体而言，对于每个输入位置，自注意力机制计算一个权重分布，该分布决定了该位置对序列中其他位置的关注程度。机器翻译的技术方法1....在实际应用中，你可以根据需要选择其他语言对，只需替换模型的名称即可。数据预处理与后处理在进行机器翻译之前，需要对输入文本进行预处理，以确保它符合模型的要求。通常，这包括分词、标记化和编码。...在获得翻译结果后，还需要进行后处理，包括解码、反标记化和重组翻译结果。使用Transformers库的AutoModelForSeq2SeqLM类可以方便地实现这些步骤。...结语通过使用Transformers库和PyTorch，我们可以轻松实现端到端的机器翻译流程。这个实践示例提供了一个基础，但在实际应用中，可能需要根据任务的具体要求进行更多的调整和优化。
在这个过程中，首先会将输入文本分词而后添加某些特殊标记([MASK]标记、[SEP]、[CLS]标记)，比如断句等，最后就是转换为数字类型的ID(也可以理解为是字典索引)。...调用pipeline函数指定预训练模型，有三个主要步骤: 输入的文本被预处理成模型(Model)可以理解的格式的数据(就是上述中Tokenizer组件的处理过程)。...嵌入层将标记化输入中的每个输入 ID 转换为表示关联标记的向量。 随后的层使用注意力机制操纵这些向量来产生句子的最终表示。...这种模型结构允许在预训练模型的基础上，根据不同任务的需要，对模型进行微调，以提高性能。...位置编码： 位置编码通常被添加到输入中以提供位置信息。 这些层的数量可以根据具体的Transformer模型架构和任务来变化。例如，BERT模型只包括编码器层，而GPT模型只包括解码器层。
Keras 和 PyTorch 都是对初学者非常友好的深度学习框架，两者各有优势，很多研究者和开发者在选择框架时可能会举棋不定。...PyTorch Lightning 倡导对深度学习代码进行重构，将『工程（硬件）』与『科学（代码）』分割开，然后将前者委托给框架。」...在接下来的博客文章中，该团队对 PyTorch Lightning 进行了详尽的解读。...度量指标 pytorch_lightning.metrics 是一种 Metrics API，旨在在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中轻松地进行度量指标的开发和使用。...*append(out)training_epoch_end(outs) 在 training_step 中返回的任意内容可以作为 training_epoch_end 的输入。
机器之心报道 参与：思源、一鸣 Keras 和 PyTorch 都是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么就行。...看起来像 Keras 的 PyTorch Keras 本身的目的就是对深度学习框架（TensorFlow、Theano）进行了进一步的 API 封装。...例如在 PyTorch 1.0 中，编译工具 torch.jit 就包含一种名为 Torch Script 的语言，它是 Python 的子语言，开发者使用它能进一步对模型进行优化。...William Falcon 正是这样想的，他将 PyTorch 开发中的各种通用配置全都包装起来，我们只需要写核心逻辑就行。...当然，每个模块可以单独进行配置。 ? ? Lightning 怎么用 Lightning 的使用也非常简单，只需要两步就能完成：定义 LightningModel；拟合训练器。
在自然语言处理领域，这项任务称为序列标记，因为我们以某种形式的预定义类标记每个输入实体，例如杂货店购物的正常收据，标签可以是 TOTAL_KEY、SUBTOTAL_KEY、COMPANY_NAME、COMPANY_ADDRESS...流程介绍 让我们尝试了解这些项目的基本流程： 输入以图像形式或视频的形式进行捕获，这些图像进入图像预处理步骤，例如从图像中裁剪收据、直方图调整、亮度调整等。OpenCV 是此类任务的行业标准。...在 OCR 过程之后，我们有一个表格，其中包含文本及其在输入图像中的位置。通常 OCR 系统会为每个检测到的文本提供左上点和右下点的坐标。...要创建词嵌入，我们可以使用glove，或可以使用 预训练的Transformer 对文本段进行编码以获得文本嵌入。为每个检测到的文本创建嵌入并存储在节点特征矩阵中。...A、x 和 y 将用于训练基于图的神经网络模型，该模型将学习在可能的类别中对每个节点进行分类。
话不多说直接上图，下图按类型表示了每个库，并按星级和贡献者对其进行了绘制，其符号大小反映了该库对Github的提交数量以对数标度表示。 （可以看出TensorFlow还是遥遥领先啊） ?...PyTorch （https://github.com/pytorch/pytorch） star：43200，贡献：30696，贡献者：1619 具有强大GPU加速功能的Python中的张量和动态神经网络...PyTorch Lighting （https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning） star：9600，贡献：3594，贡献者：317 轻巧的...TextBlob （https://github.com/sloria/textblob） star：7300，贡献：542，贡献者：24 简单，Python式的文本处理-情感分析，词性标记，名词短语提取...GluonNLP （https://github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp） star：2200，贡献：712，贡献者：72 GluonNLP是一个工具包，可轻松进行文本预处理
PyTorch Lightning是基于PyTorch的高级框架，在云上大规模部署很有优势。...这正是我们企业级服务提供的: Grid AI 是我们在云上进行规模训练的原生平台。...度量（Metrics） pytorch_lightning.metrics 是一个为了在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中方便度量开发和使用而创建的度量 API。...def training_step(self, batch, batch_idx): self.log('my_metric', x) 根据 .log () 的调用位置，Lightning 自动确定何时应该进行日志记录...training_step 中返回的任何东西都可以作为 training_epoch_end 的输入。
---- 新智元报道 编辑：QJP 【新智元导读】在过去的几个月里，PyTorch Lightning的团队一直在微调 API、改进文档、录制教程，现在终于向大家分享 PyTorch Lightning...类似于Keras，Pytorch Lightning 提供了抽象出所有工程细节，从而方便的使用复杂模型进行交互的一种用户体验。...PyTorch Lightning：Pytorch版的Keras 像 PyTorch 这样的框架是为人工智能研究主要关注网络架构的时代而设计的，例如nn.Module可以定义操作顺序的模块。...) 你在training_step中返回的任何东西都可以作为训练training_epoch_end的输入。...在官方提供的文档中还有更多详细的说明，请见下方的参考链接。 参考链接： https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning/releases
PyTorch Lightning是在NYU和FAIR进行博士研究时创建的 PyTorch Lightning是为从事AI研究的专业研究人员和博士生创建的。 Lightning来自我的博士学位。...首先，在PyTorch中定义模型 ? 该模型定义了计算图，以将MNIST图像作为输入，并将其转换为10至9位数字的概率分布。 ?...执行向后传递以计算每个权重的所有梯度 在数学上 ? 在代码中 ? 将渐变应用于每个权重 在数学上 ? 在代码中 ? 在PyTorch和Lightning中，伪代码都看起来像这样 ?...附加功能 但是Lightning以开箱即用的东西（例如TPU训练等）而闻名。 在Lightning中，可以在CPU，GPU，多个GPU或TPU上训练模型，而无需更改PyTorch代码的一行。...在Lightning中，回调保留用于非必需的代码，例如日志记录或与研究代码无关的东西。这使研究代码保持超级干净和有条理。 假设想在训练的各个部分打印或保存一些内容。这是回调的样子 ?
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