我想使用 GPU 学习我的模型，但是当我尝试在 PyTorch 的 Dataloader 中指向线程数时出现错误。我愿意：
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在谷歌上搜索这个会让你无处可去，所以我决定通过将此作为可搜索问题发布来帮助未来的我和其他人
我训练了一个模型。现在我想使用模型代码中未包含的指标来测试它。我知道我需要从检查点加载模型
我使用 pip 安装了 pytorch-lightning，并且我在 Mac 上运行。
我试过了：
<pre><code>! pip install pytorch-lightning
我正在查看 <code>PyTorch-Lightning</code> 官方文档 <a href="https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.9.0/lightning-module.h
我做了以下事情：
<pre><code>!pip install pytorch_lightning -qqq
import pytorch_lightning
</code></pre>
但得到以下错
我正在使用一个足够小的架构和一个足够小的数据集，它们可以很好地适应 GPU，而无需批量工作。
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我正在使用 PyTorch Lightning 编写一个简单的训练器，但是当我尝试运行训练器时，由于某种原因，10 次中
所以我想用 PyTorch Lightning 构建一个可以与 AWS lambda 一起使用的 Docker 镜像。然而，当该函数被调用时，
Pytorch-forecasting 是一个用于时间序列预测的库。
我想知道如何修复种子以获得我的实验的可重复性。
现
Pytorch 闪电模型有两个不同的 <a href="https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.8.0/hooks.html" rel="nofollow noreferrer">h
我正在努力微调 t5 模型以总结亚马逊评论。我在这里学习本教程：<a href="https://towardsdatascience.com/fine-tuni
我正在尝试执行一个 python 文件，其中包含带有 Lightning 和 torchvision 模块的 pytorch。但是在我下载并在 pi3
我正在使用 PyTorch 闪电，因此闪电控制 GPU/CPU 分配和
返回 我获得了简单的多 GPU 支持来训练。
我
在尝试使用 Pytorch Lightning 微调 Huggingface <code>GPT2LMHeadModel</code> 模型以进行休闲语言建模（给定单词序列
我想知道在使用 DDP 时记录指标的正确方法是什么。我注意到如果我想在 <code>validation_epoch_end</code> 内打
很抱歉，这可能是一个之前已经回答过的简单问题，但我找不到答案。我正在尝试使用 CNN 来提取特征，
我有一个很长的时间序列，我想将其输入 LSTM 以进行每帧分类。
我的数据是按帧标记的，我知道发
我使用 Pytorch Lightning 训练我的模型（在 GPU 设备上，使用 DDP），TensorBoard 是 Lightning 使用的默认记录器
我有一些训练管道，它使用 <code>CrossEntropyLoss</code> 和一个忽略类。
模型输出形状为 <code>log_probs</co
