(2)保存checkpoint(检查点) 通常在训练模型的过程中,可能会遭遇断电、断网的尴尬,一旦出现这种情况,先前训练的模型就白费了,又得重头开始训练。因此每隔一段时间就将训练模型信息保存一次很有必要。而这些信息不光包含模型的参数信息,还包含其他信息,如当前的迭代次数,优化器的参数等,以便用于后面恢复训练。 state 1...
1. 保存断点 在训练过程中使用ModelCheckpoint回调来保存模型的状态。可以在Trainer中设置checkpoint_callback参数来使用该回调。 from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint checkpoint_callback = ModelCheckpoint( filepath='model-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}', save_top_k=3, verbose=True, monitor...
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint checkpoint_callback = ModelCheckpoint( dirpath="checkpoints/", # 保存路径 filename="model-{epoch}-{val_loss:.2f}", # 文件名格式 monitor="val_loss", # 监控的指标 save_top_k=3, # 保存最佳的 k 个模型 mode="min", # 最小化或最大...
我们对finetune代码做了一些调整,增加了一个model.model.save_pretrained("./models/finetune/gpt"),期望是将模型保存为一个pytorch_model.bin文件,虽然事实上确实保存了,但是文件大小明显不对,这个pytorch_model.bin文件只有32M,我还没有搞清楚是为什么。 幸好还保存了checkpoint,但是它似乎是把每块显卡上的模型参数...
pytorch_lightning.callbacks.ModelCheckpoint用于在训练过程中自动保存模型的检查点(checkpoints)。它可以根据监控的指标(如验证集上的损失或准确率)来决定何时保存模型 。这个是pytorch_lightning自带的callback对象。 还可以自定义callback对象,例子如下。 以下是 PyTorch Lightning 中Callback的一些常见方法,它们对应于训练...
3.1 保存权重 Lightning 会自动在当前工作目录下保存权重，其中包含上一次训练的状态，确保在训练中断的...
在训练机器学习模型时,经常需要缓存模型。ModelCheckpoint是Pytorch Lightning中的一个Callback,它就是用于模型缓存的。它会监视某个指标,每...
1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是一个抽象样板训练代码（思考训练和验证步骤）的类，它具有内置的save_checkpoint（）函数，该函数会将您的模型另存为.ckpt文件。要将模型保存为检查点，只需将以下代码添加...
1. 直接打包部署PyTorch Lightning模型 从最简单的方法开始,让我们部署一个不需要任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。 PyTorch Lightning训练器是一个抽象了样板训练代码(想想训练和验证步骤)的类,它有一个内置的save_checkpoint函数,可以将模型保存为.ckpt文件。要将你的模型保存为一个检查点,只需将以下代码添加到你...