pytorch、pytorch_lightning、torchmetrics版本对应

目录

1.pytorch_lightning对应版本安装

2.PyTorch Lightning介绍

PyTorch Lightning 的作用:

PyTorch Lightning 的基本用法:


报错:ModuleNotFoundError: No module named 'pytorch_lightning'

        这种报错一看就是缺了pytorch_lightning包,想当然就pip install装了,没想到有坑,安装完直接把我的pytorch版本给我更细了,所以特意记录下这个问题,安装pytorch_lightning一定要与pytorch版本对应好再安装。


 

1.pytorch_lightning对应版本安装

参考官网版本对应:官网

如果直接使用 "pip install pytorch_lightning" 的话,安装的是最新的版本 

pip install pytorch_lightning

所以,为了避免与pytorch版本冲突,需要对应版本安装,否则,就会更改你的pytorch版本。

pip install pytorch_lightning==X.X.X

        比如我的pytorch=1.12.1版本,所以我就装了pytorch_lightning=1.8.6,安装完的结果如下。 

         至此就大功告成了,可以愉快的使用pytorch_lightning了。

2.PyTorch Lightning介绍

        PyTorch Lightning 是一个基于 PyTorch 的轻量级库,旨在简化复杂模型的训练过程。它是由 William Falcon 创立的,旨在帮助研究人员和开发人员更高效地构建、训练和验证机器学习模型。

PyTorch Lightning 的作用:

  1. 简化训练流程:PyTorch Lightning 通过提供更高级的接口,简化了模型定义、训练、验证和测试的过程。
  2. 提高代码复用性:它鼓励使用面向对象的编程方法来构建模型,使得代码更加模块化,易于复用。
  3. 支持分布式训练:PyTorch Lightning 支持多GPU训练和分布式训练,使得模型训练可以扩展到多个设备。
  4. 丰富的回调函数:提供了多种回调函数,可以轻松实现模型的保存、加载、日志记录等功能。
  5. 易于调试和测试:由于代码结构清晰,调试和测试变得更加容易。

PyTorch Lightning 的基本用法:

        PyTorch Lightning 是一个轻量级的 PyTorch 扩展库,旨在简化和规范深度学习模型的训练过程。它提供了一种更高层次的抽象,使用户能够以更简单的方式定义和训练模型。

下面是 PyTorch Lightning 的一些基本用法:

  • 定义模型:通过继承 pytorch_lightning.core.LightningModule 类来定义模型。在模型类中,可以定义网络结构、损失函数、优化器等。例如:
import torch
import torch.nn as nn
import pytorch_lightning as plclass MyModel(pl.LightningModule):def __init__(self):super().__init__()self.linear = nn.Linear(10, 1)def forward(self, x):return self.linear(x)

  • 定义训练器:通过继承 pytorch_lightning.core.LightningDataModule 类来定义训练器。在训练器类中,可以定义数据加载、预处理和划分等操作。例如:
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from pytorch_lightning import LightningDataModuleclass MyDataModule(LightningDataModule):def __init__(self):super().__init__()self.transform = transforms.Compose(...)self.train_dataset = ...self.val_dataset = ...self.test_dataset = ...def train_dataloader(self):return DataLoader(self.train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)def val_dataloader(self):return DataLoader(self.val_dataset, batch_size=32)def test_dataloader(self):return DataLoader(self.test_dataset, batch_size=32)

  • 训练模型:通过创建 pytorch_lightning.trainer.Trainer 对象来训练模型。可以设置训练的轮数、学习率、设备等参数,并使用 fit 方法进行训练。例如:
from pytorch_lightning import Trainermodel = MyModel()
datamodule = MyDataModule()trainer = Trainer(gpus=1, max_epochs=10)
trainer.fit(model, datamodule)

  • 预测和评估模型:通过 trainer.test 方法来对模型进行预测和评估。例如:
trainer.test(model, datamodule=datamodule)

        通过以上步骤,可以使用 PyTorch Lightning 来更加简洁、规范地训练和评估深度学习模型。

        PyTorch Lightning 通过提供这些高级功能,使得使用 PyTorch 构建和训练深度学习模型变得更加高效和简洁。

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