LightningModule特性 Demo 相比于继承自nn.Module,这里只要继承pl.LightningModule后,增加两个方法就能使用(那不就是把原本在训练的for循环中要写的代码迁移过来么) training_step:告诉Module如何计算loss optimizer:告诉Module使用什么样的 optimizer和scheduler(如有) LightningDataModule LightningDataModule的5个特性 Demo 相比于继承pytorch原生的DataSet和DataLoader,这里只要继承pl.LightningD...
因为这样的特性,LightningModule允许我们最大程度的专注在科学解决问题的部分,只需要在接口中填入有效的代码即可。 3.3 Trainer 运用 因为Data Set的设计过程Pytorch和PL是一致的,因此此处将不再赘述,直接进入trainer的阐述。 在完成LightningModule、Data Set的设计后,我们还剩最重要的一步,将数据与模型相结合。由于PL在...
研究代码 (Research code),用户继承LightningModule实现。 工程代码 (Engineering code),用户无需关注通过调用Trainer实现。 非必要代码 (Non-essential research code,logging, etc...),用户通过调用Callbacks实现。 数据(Data),用户通过torch.utils.data.DataLoader实现,也可以封装成pl.LightningDataModule。 二,pytorch...
要将模型转换为PyTorch Lightning,只需将pl.LightningModule替换为nn.Module 新的PyTorch Lightning类与PyTorch完全相同,只不过LightningModule提供了用于研究代码的结构。 Lightning为PyTorch代码提供了结构 看到?两者的代码完全相同! 这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或将其用作预训练模型 ...
class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 3) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(3, 64), nn.ReLU(), ...
in the same lightning protection module structure, different lightning protection circuits can be combined respectively, so that the one-module multi-purpose is realized; and in the module, any nonlinear element (the voltage dependent resistor) is provided with an overheating release protection device....
实例化LightningModule子类 实例化定义好的LighningModule子类: model=MyModel() 1. 创建Trainer对象并指定GPU设备 创建一个Trainer对象,并指定在哪块GPU设备上进行训练。可以使用如下代码: trainer=Trainer(gpus=1)# 指定使用1块GPU 1. 这里gpus=1表示使用1块GPU进行训练。如果您有多块GPU,可以使用gpus=2来指定使...
Lightning structures PyTorch code with these principles: Lightning forces the following structure to your code which makes it reusable and shareable: Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). ...
🚀 Feature Add clipping hooks to the LightningModule Motivation It's currently very difficult to change the clipping logic Pitch class LightningModule: def clip_gradients(self, optimizer, optimizer_idx): ... The default implementation wou...
🐛 Describe the bug Hello esteemed pyg developers, Trying to train the following simple model: class LitSegger(L.LightningModule): def __init__(self, model): super().__init__() self.model = model self.validation_step_outputs = [] def trai...