负责处理dataloader/datamodule与trainer的连接,像自己手写的时候需要用的torch.utils.data.distributed.DistributedSampler这种代码都被封装在这个类中。 _AcceleratorConnector 处理所有strategy相关的问题——根据配置,选择accelerator,strategy,plugins....并
Trainer的底层逻辑如下, 与平常使用Pytorch时的一致 model.train() torch.set_grad_enabled(True) losses = [] for batch in train_dataloader: loss = training_step(batch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() losses.append(loss)Trainer...
1.使用torch.autograd.grad求z在x=3处的梯度。 import torch x=torch.tensor(3.) # 此处须为torch.float类型,如果不是,则需要进行如下的转换 # x=torch.tensor(3,dtype=torch.float) print(x.requires_grad) # requires_grad是Pytorch中张量的一个属性, # 用于说明当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息...
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. ...
如果模型和数据模块都传递给Trainer.fit()，那么就不需要将训练和验证数据加载器传递给Trainer.fit()...
logits=self.forward(data)loss=F.nll_loss(logits,target)return{'loss':loss}defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)# run the training model=ExtendMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1)trainer.fit(model,mnist_train_loader) ...
将模型另存为PyTorch检查点将模型转换为ONNX将模型导出到Torchscript我们可以通过Cortex为这三个服务。1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是一个抽象样板训练代码（思考训练和验证步骤）的类，它具有内置的save_...
将模型导出到Torchscript 我们可以通过Cortex为这三个服务。 1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始,让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。 PyTorch Lightning Trainer是一个抽象样板训练代码(思考训练和验证步骤)的类,它具有内置的save_checkpoint()函数,该函数会将您的模型另存为...
将模型另存为PyTorch检查点将模型转换成ONNX将模型导出到Torchscript我们可以使用Cortex满足这三种方法。1.直接包装和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，不妨部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是抽象样板训练代码(想想训练和验证步骤)的一个类，它有内置的save_...
model.eval() and torch.no_grad() 在进行测试时会被自动调用。 默认情况下,Trainer()运行于CPU上。 使用样例 1.手动添加命令行参数: from argparse import ArgumentParser def main(hparams): model = LightningModule() trainer = Trainer(gpus=hparams.gpus) ...