Что не позволяет делать фреймворк PyTorch Lighning?
обучать модель
создавать воспроизводимый пайплайн обучения
создавать класс для инференса модели
писать свой кастомный DataLoader

Другие предметы Университет Фреймворки для глубокого обучения анализ данных университет PyTorch Lightning фреймворк обучение модели воспроизводимый пайплайн класс инференса кастомный DataLoader Новый

Фреймворк PyTorch Lightning предназначен для упрощения процесса обучения моделей на основе PyTorch, однако у него есть свои ограничения и особенности. Давайте рассмотрим, что именно он не позволяет делать:

• Обучать модель: PyTorch Lightning на самом деле позволяет обучать модели, но делает это в более структурированном и организованном виде. Это значит, что вы не можете просто написать код для обучения, как в обычном PyTorch, без использования его абстракций.
• Создавать воспроизводимый пайплайн обучения: PyTorch Lightning предоставляет инструменты для создания воспроизводимых экспериментов, но это требует соблюдения определенных принципов и использования встроенных функций. Вы не сможете просто игнорировать эти элементы и ожидать, что все будет воспроизводимо.
• Создавать класс для инференса модели: PyTorch Lightning позволяет создавать классы для инференса, но это также требует следования определенной структуре. Вы не можете просто взять модель и использовать ее без учета особенностей Lightning.
• Писать свой кастомный DataLoader: PyTorch Lightning поддерживает использование кастомных DataLoader, однако вам нужно будет следовать определенным рекомендациям и стандартам, чтобы интегрировать их в пайплайн обучения. Это может быть ограничением для тех, кто хочет полностью контролировать процесс загрузки данных.

Таким образом, PyTorch Lightning не запрещает выполнять эти действия, но накладывает определенные ограничения и требует следования его архитектуре и принципам работы. Это может быть как плюсом, так и минусом в зависимости от ваших потребностей и предпочтений в разработке моделей.