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...
return loss 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...
这里的configure_optimizers返回值有多种形式,非常的灵活,具体的可以参考官网:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/api/pytorch_lightning.core.LightningModule.html#pytorch_lightning.core.LightningModule.configure_optimizers 之后在training_step,validation_step,test_step定义每个batch的训练逻辑,其中的se...
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...
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。
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):returntorch.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')trainer.fit(bert,train_dataloader) ...
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(...
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。
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) ...