1.Nuplan源码中Pytorch Lightning详解
2.好学编程：这9个好用的源码Python库，Python高手必备！源码
Nuplan源码中Pytorch Lightning详解
Nuplan源码解读系列中，源码我们已对Hydra进行了详尽解析。源码Pytorch Lightning，源码针对大型工程设计，源码数据重叠选股源码模块独立，源码提供模板，源码简化开发。源码其应用主要分为四部分：数据加载、源码模型构建、源码模型使用、源码反包源码查询回调函数。源码在Nuplan中，源码数据加载与模型训练通过run_training.py执行，源码模型评估与可视化则在run_simulation.py和run_nuborad.py中进行。Pytorch Lightning提供了简洁实例教程，帮助快速上手。
数据加载方面，Nuplan数据集通过自定义Dataset继承torch.utils.data.Dataset进行加载。数据预处理在compute_features函数中执行，提取map和agent的特征与目标信息。Trainer.fit()启动训练，龙魄2源码每个batchsize自动调用getitem函数，执行数据提取。
在数据管理上，LightningDataModule用于数据集划分，Nuplan使用setup、teardown、train_dataloader、val_dataloader、test_dataloader等函数。setup函数调用create_dataset划分数据集，随机选取样本作为训练集。筹码聚集指标源码
模型准备阶段，通过LightningModule加载模型，关键方法包括training_step、validation_step、test_step与configure_optimizers。这些函数用于不同阶段的训练、验证、测试与设置优化器。详细流程包括数据准备、自动调用训练函数，以及在training_step中执行整个训练流程，点击右键查看源码包含特征与目标提取、前向传播、损失计算与指标评估。
后续，我们计划继续探讨Pytorch Lightning的高级应用，以及在Nuplan项目中如何高效集成与优化。请注意，这里提供的代码示例基于在Pytorch Lightning框架上开发的plantf，而非Nuplan的原始代码，但主体框架与之相似，仅在模型内容上有所差异。期待进一步的分享与交流。
好学编程：这9个好用的Python库，Python高手必备！
Python编程的威力源自其丰富的库资源。以下是9个不可或缺的Python库，无论你是新手还是高级开发者，它们都能极大地提升你的编程效率和代码质量：1. HiPlot
HiPlot，由Facebook开发，专为高维数据可视化而生。它通过直观的图形方式，如平行坐标图，帮助数据科学家探索数据的相关性和模式，便于发现趋势、群集和异常值，以及特征间的关系。2. Scalene
Scalene，Carnegie Mellon大学出品，是针对Python性能调优的工具，能帮助你定位代码瓶颈，提高代码运行效率。3. PyTorch Lightning
PyTorch Lightning加速了PyTorch项目开发，通过科学与工程分离，简化代码，提升团队生产力，类似于Keras在TensorFlow中的地位。4. Dear PyGui
Dear PyGui是Dear ImGui C++的Python版本，提供动态图形界面，特别适合需要高性能和GPU支持的工程、模拟或游戏应用。5. TextBlob
TextBlob是基于NLTK的NLP库，简化文本处理任务，如词性标注和情感分析，为文本数据分析提供便利。6. PyTorch Geometric
PyTorch Geometric专为图结构数据的深度学习设计，提供了丰富的工具，让处理这类数据变得更简单高效。7. Rich
Rich为终端应用添加了富文本和格式，让你的输出更具吸引力，支持表格、进度条等元素。8. Sentry
Sentry是一个实时异常监控平台，适用于所有语言，能提供清晰的Web管理界面和高效事件处理，对应用服务开发异常监控至关重要。9. Diffusers
Diffusers，由Hugging Face开发，专用于处理扩散模型，尤其是生成高质量图像和音频数据。 以上这些库将为你的Python编程旅程增添更多可能性。继续在好学编程中探索更多编程技巧吧！
