-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...
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...
在PyTorch中,可以使用PyTorch Lightning或者使用torch.optim模块来进行模型的超参数优化。 使用PyTorch Lightning进行超参数优化: PyTorch Lightning提供了一个方便的接口来进行超参数优化,可以使用PyTorch Lightning的Trainer类和其内置的调度器来调整超参数。首先,需要定义一个LightningModule类,然后在Trainer中传入相应的参数...
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....
Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...
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) ...
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。
mean) def configure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adadelta(model.parameters(), lr=1.0) scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.7) return [optimizer], [scheduler] if __name__ == "__main__": model = LitClassifier() trainer = pl.Trainer(gpus=1) trainer.fit(...
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(...
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。