PyTorch Lightning 作为一个对 PyTorch 二次封装的框架,能让训练逻辑的编写像堆积木一样秩序井然。 虽然叫做 lightning,这个库的学习成本并不低。好在一但熟悉,就能享受到很多便利。 安装# 使用类似下面的指令安装 PyTorch Lightning。 python -m pip install lightning 完成后就可以在 Python 脚本里import pytorch_li...
如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
PyTorch Lightning 提供了模型检查点功能,可以定期保存模型的状态,使得即使在训练中断后也可以从中断处继续训练。 4. 学习率调度(Learning Rate Schedulers) 学习率调度是训练深度学习模型的重要策略之一,PyTorch Lightning 支持多种学习率调度策略,如Cosine Annealing、Step LR等,可以帮助模型更快地收敛。 5. 数据模块(...
4. 使用pytorch lightning的API开始训练 1defmain():2model =MyModule()3data_module =MyDataModule()4trainer = pytorch_lightning.Trainer(...)#some arugments, 根据需要传入你的参数5trainer.fit(module, datamodule=data_module)6trainer.test(module, datamodule=data_module, verbose=True)789if__name_...
这里有一点要注意,Trainer的logger参数不要设置为Fault(默认值就是True)。这样在我们训练完模型之后,本地的目录下面/lightning_log/version{x} 里面有一个hparams.yaml文件,保存了所有超参数,这里的version{x}目录是默认情况下记录的最后一个version。 使用了这个方法不仅使得代码的可读性更高,而且超参数更好管理,...
如果是一些小模型想要快速实验,不想怎么写代码的,可以通过pytorch_lightning快速搭建模型,但是如果涉及到大模型,以及分布式训练预测,咱还是老老实实用pytorch吧。 一. 使用体验 就像很多年前写过tensorflow之后看到keras后的欣喜,当我看到pytorch_lightning后瞬间就喜欢上了它!对于pytorch的重度使用者来说,每次都要写很多...
Pytorch-Lightning使用 PL的主要过程 # 从模型的定义开始,主要区别就是继承pl.LightningModuleclassLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 定义网络架构 def__init__(self):super(LitAutoEncoder).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))# 前向传播过程 def...
你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它包含了更多的功能。 模型的模块接受两个参数: 输入通道的数量(对于灰度图像为 1,对于 RGB 图像为 3)。 分类器中的类别数量(对于 MNIST 数据集为 10)。 在PyTorch 中,模型分为两部分init() 和 forward()。init() 声明了每个具有...
通过使用PyTorch Lightning,你可以更轻松地创建复杂的神经网络模型,同时享受PyTorch的灵活性和易用性。本文将通过一个简单的教程,帮助你了解如何使用PyTorch Lightning构建和训练模型。一、安装PyTorch Lightning要开始使用PyTorch Lightning,首先需要安装它。你可以使用pip来安装PyTorch Lightning:pip install pytorch-lightning...