fast_dev_run:快速运行一个批次,验证代码逻辑; overfit_batches:在小数据集上过拟合,检查模型是否学习; limit_train_batches:限制训练数据量,加速实验。 性能优化:PyTorch Lightning 通过优化训练流程(如梯度累积、自动批处理)和集成高效库(如 DeepSpeed、FairScale),显著提升了训练速度和资源利用率。 二、训练步骤main...
trainer = Trainer(gpus=[1,4], num_nodes=4) limit_train_batches:使用训练数据的百分比。如果数据过多,或正在调试,可以使用这个。值的范围为0~1。同样,有limit_test_batches,limit_val_batches。 # default used by the Trainer trainer = Trainer(limit_train_batches...
Trainer中涉及step、batches、checkpoint等参数的设置互相都有关联,此处画了个图来做说明 代码中所涉及的相关参数如下 trainer = Trainer( accumulate_grad_batches=5, limit_val_batches=100, val_check_interval=100, limit_train_batches=500, max_steps=40, callbacks=[ ModelCheckpoint(monitor="train_mean_loss...
limit_train_batches:使用训练数据的百分比。如果数据过多,或正在调试,可以使用这个。值的范围为0~1。同样,有limit_test_batches,limit_val_batches。 # default used by the Trainertrainer = Trainer(limit_train_batches=1.0) # run through only 25% of the training set each epochtrainer = Trainer(limit_...
limit_train_batches:使用训练数据的百分比。如果数据过多,或正在调试,可以使用这个。值的范围为0~1。同样,有limit_test_batches,limit_val_batches。 # default used by the Trainer trainer = Trainer(limit_train_batches=1.0)# run through only 25% of the training set each epochtrainer = Trainer(limit_...
Trainer(limit_train_batches=100, max_epochs=1) trainer.fit(model=autoencoder, train_dataloaders=train_loader) # load checkpoint checkpoint = "./lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch=0-step=100.ckpt" autoencoder = LitAutoEncoder.load_from_checkpoint(checkpoint, encoder=encoder, decoder=...
(checkpoint_path='my_model_path/hei.ckpt')# 修改测试时需要的参数,例如预测的步数等 model.pred_step=1000# 定义trainer,其中limit_test_batches表示取测试集中的0.05的数据来做测试 trainer=pl.Trainer(gpus=1,precision=16,limit_test_batches=0.05)#测试,自动调用test_step(),其中dm为数据集,放在下面讲 ...
limit_train_batches=0.5, val_check_interval=0.25 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Checkpoints Lightning会自动保存你的模型,一旦你训练好了,你可以通过下面代码来加载检查点 model = LitModel.load_from_checkpoint(path) 1. 上面的检查点包含了初始化模型和设置状态字典所需的所有参数 ...
trainer = pl.Trainer(gpus=0, precision=16, limit_train_batches=0.5, max_epochs=50) trainer.fit(model, train_loader, val_loader) if __name__ == "__main__": main() 完整範例程式碼 若是想要直接試跑模型,可以參考: # coding: utf-8 ...
下面是训练器,如何将设置的检查点回调放到Trainer训练器中,从scv3代码看,直接将检查点函数放到Trainer参数callbacks(列表)中也是可以的所以我直接callbacks=callback_list,对于其他参数limit_train_batches(每个epoch运行多少个batch,litemono有限制么?好像没有),limit_val_batches,num_sanity_val_steps(在开始训练之前,...