-初始化(`__init__`):在这里,我们初始化所有必要的参数和模型结构。 -配置优化器(`configure_optimizers`):在这部分,我们定义模型的优化器、学习率调整策略等。 -训练步骤(`training_step`):我们仅需指定单个数据批次的损失计算方法,而优化器的梯度清零、损失反向传播和参数更新等步骤,以及日志记录或保存操作,都...
其实跟pytorch是一样的,基本上不需要修改 重写configure_optimizers()函数即可 # 设置优化器 def configure_optimizers(self): weight_decay = 1e-6 # l2正则化系数 # 假如有两个网络,一个encoder一个decoder optimizer = optim.Adam([{'encoder_params': self.encoder.parameters()}, {'decoder_params': self...
使用configure_optimizers 来定义优化器。 class MnistModel(pl.LightningModule): # ... def configure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3) return optimizer 如果使用多个优化器和调度器,可以返回一个优化器和调度器的列表。 def configure_optimizers(self): optimizer...
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。
在自定义configure_optimizers()时,除了需要指定 optimizer,还可以设定一个学习率调度器 scheduler。 classLightningModel(L.LightningModule): ···defconfigure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.001) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,...
(self, batch, batch_idx): pass def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=self.hparams['learning_rate']) # Define hyperparameters and logger hparams = { 'learning_rate': 0.001, # other hyperparameters } logger = TensorBoardLogger(save_dir="logs", name=...
def configure_optimizers(self): return th.optim.Adam(self.parameters(), lr=self.lr) PyTorch Lightning的作用是帮我们简化了训练的步骤,我们只需要配置一些函数即可,我们可以使用以下命令测试模型是否可用 model = LinkPredModel(val_g.x.size()[1], conv_sizes=[512, 256, 128]) ...
def configure_optimizers(self): return torch.optim.AdamW(self.parameters(), lr=2e-5) if __name__ == '__main__': # TODO: add your own dataset train_dataloader = ... val_dataloader = ... bert = LitBertClassifier() trainer = pl.Trainer(gpus=8, plugins='ddp_sharded') ...
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(...