优化器和LR调度器(configure_optimizers())当你使用Lightning时,代码不是抽象的——只是组织起来的。所有不在LightningModule中的其他代码都已由Trainer自动为您执行。net = MyLightningModuleNet() trainer = Trainer() trainer.fit(net)不需要.cuda()或.to(device)调用。Lightning已经为你做了这些。如下:...
在这个示例中,我们定义了一个简单的MNIST分类模型CustomMNIST,它继承自LightningModule。我们实现了forward方法来定义模型的前向传播逻辑,training_step方法来定义训练步骤中的损失计算逻辑,以及configure_optimizers方法来配置模型优化器。最后,我们使用Trainer类来训练模型。
self.validation_step_outputs.clear() def configure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3) return optimizer trainer = L.Trainer( accelerator="cuda", strategy='auto', precision="16-mixed", devices=1, max_epochs=100#, default_root_dir="./log", ) train...
sum() # + self.layer2(batch).sum() return loss def configure_optimizers(self): # note: we are passing in all params, including the one that is not used return torch.optim.SGD(self.parameters(), lr=0.1) train_data = DataLoader(RandomDataset(32, 64), batch_size=2) model = Boring...
优化器和LR调度器(configure_optimizers())当你使用Lightning时,代码不是抽象的——只是组织起来的。所有不在LightningModule中的其他代码都已由Trainer自动为您执行。net = MyLightningModuleNet() trainer = Trainer() trainer.fit(net)不需要.cuda()或.to(device)调用。Lightning已经为你做了这些。如下:...
Pretrain, finetune and deploy AI models on multiple GPUs, TPUs with zero code changes. - pytorch-lightning/src/lightning/pytorch/core/module.py at master · Lightning-AI/pytorch-lightning
But I receive an error: AttributeError: module 'logging' has no attribute 'TensorBoardLogger' To Reproduce ubuntu@ip-172-31-41-72:~$ mkdir pltest ubuntu@ip-172-31-41-72:~$cdpltest/ ubuntu@ip-172-31-41-72:~/pltest$ pipenv --python 3.7 Creating a virtualenvforthis project… Pipfile:...