于是首先简单粗暴直接重装了pytorch_lightning,装成2.1版本,报错还存在,版本不匹配这个可能性,也查过了,匹配, 那么就剩下一个了:导入错误,导入方式‘from pytorch_lightning.utilities.seed import seed_everything’不适用了,查找官方网址,改成‘from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer, seed_everything...
下面使用MNIST来展示如何使用pytorch_lightning来简化自己的代码 2.1 数据模块LightningDataModule 通常情况下,我们需要做一些预处理,以及在定义完自己的dataset后,需要定义dataloader,这里可以直接继承LightningDataModule模块,直接重写其中的方法即可。 class MNISTDataModule(LightningDataModule): def __init__(self,root_di...
nn.functional中的函数和nn.Module的主要区别在于,用nn.Module实现的layers是一个特殊的类,都是由class Layer(nn.Module)定义,会自动提取可学习的参数;而nn.functional中的函数更像是纯函数,由def function(input)定义。下面举例说明functional的使用,并对比二者的不同之处 input=Variable(t.randn(2,3)) model=nn...
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 ...
PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使得冗长的代码更加轻便,也可以称为轻量版的PyTorch。类似keras。 Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。
pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pytorch lightning的安装 1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c...
如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
安装必要的库设置数据集和模型定义LightningModule配置分布式训练运行分布式训练 步骤详解与代码实现 1. 安装必要的库 首先,我们需要安装PyTorch和PyTorch Lightning。可以通过以下命令安装: pipinstalltorch torchvision pytorch-lightning 1. 2. 设置数据集和模型 ...
若使用 PyTorch Lightning,可以把这一切封装到一个 class 内: importpytorch_lightningasLclassLightningModel(L.LightningModule):def__init__(self):super().__init__() self.model = ResNet18()defforward(self, x):returnmodel(x)defconfigure_optimizers(self): ...
新的PyTorch Lightning类与PyTorch完全相同,只是LightningModule为研究代码提供了结构(structure)。 Lightning为PyTorch代码提供结构 如上所示,两边代码完全相同! 这意味着我们可以像使用PyTorch的模块一样使用Lightning的模块,例如进行预测: 或者将其作为预训练模型: ...