了解pytorch_lightning框架 先看Trainer类的定义: class Trainer: @_defaults_from_env_vars def __init__(self, *, accelerator, strategy, precision, callbacks, ...) *用于指示其后的参数只能通过关键字参数(keyword arguments)传递, 即必须以accelerator=xxx, strategy=xxx的形式 @_defaults_from_env_vars ...
给一个自定义的Callback例子: importpytorch_lightningasplclassVisualizationCallback(pl.Callback):#继承def__init__(self,各种需要的参数):super().__init__()self._需要的参数=需要的参数def_draw_obj(self,自定义参数):#画图,例如cv2.drawContours等returnimagedefshould_vis(self,trainer:pl.Trainer,batch)...
PyTorch Lightning的Trainer模块可以帮助我们配置训练过程的各种参数,例如学习率、优化器和训练设备等。 importpytorch_lightningaspl# 创建Trainer实例并配置参数trainer=pl.Trainer(gpus=1,# 使用1个GPU进行训练max_epochs=10,# 总共训练10个epochprogress_bar_refresh_rate=20# 每隔20个batch更新一次进度条) 1. 2. ...
首先,请确保你已经安装了PyTorch和PyTorch Lightning。可以通过以下命令安装: pipinstalltorch pytorch-lightning 1. 示例代码结构 接下来,我们将创建一个简单的神经网络,并使用PyTorch Lightning进行训练。以下是基本的代码结构: importtorchimporttorch.nnasnnimportpytorch_lightningasplfromtorch.optimimportAdamclassSimpleMo...
完成后就可以在 Python 脚本里import pytorch_lightning了。 快速开始# PyTorch Lightning 的宗旨是:all in one。 不使用任何框架,写出来的训练代码会像是这样: writer = SummaryWriter() model = ResNet18().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.params, lr=1e-3)forepochinrange(num_epochs):fo...
对于训练代码,你只需要3行代码,第一行是用于实例化模型类,第二行是用于实例化Trainer类,第三行是用于训练模型。 这个例子是用pytorch lightning训练的一种方法。当然,你可以对pytorch进行自定义风格的编码,因为pytorch lightning具有不同程度的灵活性。你想看吗?让我们继续。
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)。
trainer = pl.Trainer(gpus="0", # 用来配置使用什么GPU precision=32, # 用来配置使用什么精度,默认是32 max_epochs=200 # 迭代次数 ) trainer.fit(model) # 开始训练 trainer.test() # 训练完之后测试 结语 以上就是我对于 PyTorch Lightning 的入门总结,自己在这里也走了很多坑,也把官方文档过了一遍,但...
但我认为还有改进的余地。Pytorch Lightning 是一个非常好的工具：它删除了大量样板代码，并配备了一些优化方法，因此我决定使用 Lightning 重构这些代码。我原本希望代码大约能提速 1.5 倍，但完成重构时，我惊讶地发现迭代时间从 4 秒变成了 15 秒，这使训练时间多了近 3 倍。问题出在哪里？我首先运行 Lightning...
Hugging Face的Trainer提供有限的可定制接口，而PyTorch Lightning则提供了更多的回调函数来实现定制，但其源码复杂度较高。有时你可能不需要这么多功能，如选择Fairscale或Deepspeed中的一种，这能简化逻辑并提高修改效率。然而，这些库仍处于快速迭代阶段，高封装程度可能导致底层库更新后，上层封装未及时跟进...