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...
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...
I propose reversing this behavior such that Trainer callbacks override LightningModule.configure_callbacks when both share the same type. Pitch Users should be able to override callbacks hard-coded in the LightningModule with whatever they pass to the Trainer. Otherwise the only way to change somethi...
LightningModule:用户需要定义自己的LightningModule类来实现模型的训练、验证、测试逻辑。 Trainer:用于管理模型训练、验证和测试过程的类,可以配置多种选项,如训练周期数、设备、数据加载器等。 DataModule:负责数据的准备、划分和加载,允许用户将数据处理逻辑与模型训练逻辑分离。 PyTorch Lightning的优势 代码结构更清晰:...
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 ...
Lightning moduleDZIMI&NACUTESKI JAN
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(), ...
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。 让我们生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。
🚀 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...
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). ...