5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动搜索最大batch_size(auto_scale_batch_size='binsearch') (注:过大的batch_size对模型学习是有害的。) 详细原理,可以参考: pytorch-lightning.readthedocs.io 我们将训练代码封装成如下脚本形式,方便后面测试使用。 %%writefile mnist_cnn.py impo...
LightningDataModule): def __init__(self, data_dir: str = "./minist/", batch_size: int = 32, num_workers: int =4): super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers def setup(self, stage = None): transform = T.Compo...
auto_scale_batch_size:在进行任何训练前自动选择合适的batch size。 # default used by the Trainer (no scaling of batch size) trainer = Trainer(auto_scale_batch_size=None) # run batch size scaling, result overrides hparams.batch_size trainer = Trainer(auto_scale_batch_size='binsearch') # call...
auto_scale_batch_size:在进行任何训练前自动选择合适的batch size。 # default used by the Trainer (no scaling of batch size)trainer = Trainer(auto_scale_batch_size=None) # run batch size scaling, result overrides hparams.batch_sizetrainer = Trainer(auto_scale...
auto_scale_batch_size:在进行任何训练前自动选择合适的batch size。 # default used by the Trainer (no scaling of batch size) trainer = Trainer(auto_scale_batch_size=None) # run batch size scaling, result overrides hparams.batch_size trainer = Trainer(auto_s...
auto_scale_batch_size:在进行训练前自动选择合适的batch size。 auto_select_gpus:自动选择合适的GPU。尤其是在有GPU处于独占模式时候,非常有用。 gpus:控制使用的GPU数。当设定为None时,使用 cpu。 auto_lr_find:自动找到合适的初始学习率。使用了该论文的技术。当且仅当执行trainer.tune(model)代码时工作。
5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动搜索最大batch_size(auto_scale_batch_size='binsearch') (注:过大的batch_size对模型学习是有害的。) 详细原理,可以参考: https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/trainer.html 我们将训练代码封装成如下脚本形式,方便后面测试...
LeNet 架构由两个堆叠的卷积块组成,每个后面都跟着一个池化层。然后将结果传递给连续的全连接(FC)层,它们输出一个尺寸为 (batch_size, out_channels) 的张量,其中 out_channels 表示类别数量。 在下面的实现块中,首先初始化了一些杂项属性: 用于在运行 print(model) 时显示每个层之间张量大小模拟的 example_inpu...
返回值无论如何也需要有一个loss量。如果是字典,要有这个key。没loss这个batch就被跳过了。例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 deftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y,z=batch out=self.encoder(x)loss=self.loss(out,x)returnloss ...
# automatically find the largest batch size that fits into memory and is power of 2 # (requires calling trainer.tune(model=model, datamodule=datamodule)) # auto_scale_batch_size:'power' # set tensor precision to 16 (default is 32 bits) # precision: 16 # apex backend for mixed p...