(x) return x def configure_optimizers(self): optim = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=wandb.config.lr) sched = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optim, step_size=wandb.config.lr_step, gamma=wandb.config.gemma) return [optim], [sched] def training_step(self, batch, batch_idx): ...
def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 可以看出: 训练数据是通过参数传递给training_step的,不在model内。 configur_optimizers 返回为模型设定的优化器。 训练方法: train...
import pytorch_lightning as pl class CIFARModule(pl.LightningModule): def __init__(self, ) -> None: super().__init__() def forward(self, imgs): def configure_optimizers(self): def training_step(self, batch, batch_idx): def validation_step(self, batch, batch_idx): def test_step(...
将使用Adam而不是SGD,因为它在大多数DL研究中都是很好的默认设置。 同样,这两者完全相同,只是它被组织到configure optimizers功能中。Lightning非常容易扩展。例如,如果想使用多个优化器(即GAN),则可以在此处返回两者。 还会注意到,在Lightning中,传入了self.parameters() 而不是model,因为LightningModule就是model。 2....
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
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) ...
这部分代码只执行一次。 1. `__init__()`(初始化 LightningModule ) 2. `prepare_data()` (准备数据,包括下载数据、预处理等等) 3. `configure_optimizers()` (配置优化器) 测试“验证代码”。 提前来做的意义在于:不需要等待漫长的训练过程才发现验证代码有错。
defconfigure_optimizers(self):return [torch.optim.Adam(self.parameters(),lr=0.02)]@ptl.data_loader deftng_dataloader(self):return DataLoader(MNIST(os.getcwd(),train=True,download=True,transform=transforms.ToTensor()), batch_size=32)@ptl.data_loader defval_dataloader(self):return DataLoader(...
defconfigure_optimizers(self):optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3)returnoptimizer definit(self): 定义网络架构(model);def forward(self, x):定义推理、预测的前向传播; def training_step(self, batch, batch_idx): ...
{'avg_val_loss': avg_loss} def configure_optimizers(self): return [torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02)] @ptl.data_loader def tng_dataloader(self): return DataLoader(MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=32) @ptl.data_loader...