当时这里执行的 optimizer 并不是在 configure_optimizers 中指定的 optimizer,而是被 pytorch-lightning 包了一层的 LightningOptimizer: /usr/local/lib/python3.10/site-packages/pytorch_lightning/core/optimizer.py:153:step /usr/local/lib/python3.10/site-packages/pytorch_lightning/strategies/ddp.py:270:optimiz...
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...
y_hat=self(x)loss=nn.functional.cross_entropy(y_hat,y)returnlossdefconfigure_optimizers(self):# 配置优化器和学习率调度器optimizer=torch.optim.Adam(self.parameters(),lr=self.learning_rate)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size=1,gamma=0.1)return[optimizer],[scheduler] 1....
2. configure_optimizers 3. train_dataloader 4. train_step 有了这4种方法的填充,我们可以使我们遇到的任何ML模型都得到很好的训练。任何需要超过这些方法的东西都可以很好地与Lightning中剩余的接口和回调配合。有关这些可用接口的完整列表,请查看Lightning文档。现在,让我们看看我们的轻量化模型。
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。
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。
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。
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()}...
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...