optimizers() opt.zero_grad() loss = self.compute_loss(batch) self.manual_backward(loss) opt.step() 无论哪一种模式,optimizer 都要通过 configure_optimizers 完成指定: configure_optimizers lightning.ai/docs/pytor 在你的 LightningModule 模块中实现 configure_optimizers 方法,即可配置自定义优化器。
def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 可以看出: 训练数据是通过参数传递给training_step的,不在model内。 configur_optimizers 返回为模型设定的优化器。 训练方法: train...
configure_optimizers: 优化器定义,返回一个优化器,或数个优化器,或两个List(优化器,Scheduler)。如: # most casesdefconfigure_optimizers(self):opt=Adam(self.parameters(),lr=1e-3)returnopt# multiple optimizer case (e.g.: GAN)defconfigure_optimizers(self):generator_opt=Adam(self.model_gen.parameter...
将使用Adam而不是SGD,因为它在大多数DL研究中都是很好的默认设置。 同样,这两者完全相同,只是它被组织到configure optimizers功能中。Lightning非常容易扩展。例如,如果想使用多个优化器(即GAN),则可以在此处返回两者。 还会注意到,在Lightning中,传入了self.parameters() 而不是model,因为LightningModule就是model。 2....
创建LightningModule 类: LightningModule 类是 PyTorch Lightning 的核心概念,它用于定义模型的结构、损失函数和优化器等。您可以继承 LightningModule 类,并实现其中的一些方法,如 forward()、training_step()、validation_step() 和 configure_optimizers() 等。
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=self.hparams.learning_rate) def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch preds = self(x) loss = nn.CrossEntropyLoss()(preds,y) return {'loss':loss,'preds':preds.detach(),'y':y.detach()}...
definit(self): 定义网络架构(model);def forward(self, x):定义推理、预测的前向传播; def training_step(self, batch, batch_idx): 定义train loop; def configure_optimizers(self): 定义优化器 因此,定义的是一个系统而不是单纯的模型。 至...
defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=self.hparams.learning_rate)defvalidation_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch preds=self(x)loss=nn.CrossEntropyLoss()(preds,y)return{"loss":loss,"preds":preds.detach(),"y":y.detach()}defvalidation_step_end(self,ou...
fit方法的模型必须是LightningModule，它定义了training_step()、train_dataloader()和configure_optimizers(...