PyTorch Lightning 对工程代码逻辑进行了封装,只需要在 Trainer 类中简单设置即可调用。 pl 和 pytorch 本质相同,只不过pytorch需要自己造轮子,如model、dataloader、loss、train、test、checkpoint和save mode等,而pl 把这些模块都结构化和自动化了。 1.1 pl的优势 通过抽象出样板工程代码,可以更容易地识别和理解ML...
而on_step就表示把这个log出去的量的横坐标表示为当前batch,而on_epoch则表示将log的量在整个epoch上进行累积后log,横坐标为当前epoch。 | LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_bar | logger | | --- | --- | --- | --- | --- | | training_step | T | F | F | T | | ...
lightning模块包含所有核心要素(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html): 模型 优化器 训练/验证/测试步骤 让我们首先从模型开始。在这种情况下,我们将设计一个三层神经网络。 import torch from torch.nn import functional as F from torch import nn frompytorch_lightning...
文章目录PyTorch Lightning入门教程(一)前言安装pytorch lightning结构简介pl.LightningModule部分pl.Trainer部分举例说明ResNet图像分类数据准备模型构建训练BERT文本分类T5摘要生成数据准备预测 PyTorch Lightning入门教程(一)前言因为最近在学习pytorch lightning,所以这里记录一下学习的内容,这一节记 pytorch 深度学习 python 官...
PyTorch Lightning的4个功能,使深度学习研究更加轻松。在调试神经网络时,Lightning具有以下4个Trainer标志,它们可以帮助您:Trainer(num_sanity_val_steps = 5)Trainer(fast_debug_run = True)Trainer(overfit_pct = 0.xx)Trainer(train_percent_check = 0.x, 视
PyTorch Lightning入门教程(一) 前言 因为最近在学习pytorch lightning,所以这里记录一下学习的内容,这一节记录简单的入门教程,下一节预计介绍如何进行多GPU训练。 pytorch lightning作为pytorch的一个拓展架构,可以减少很多与数据处理以及模型搭建无关的代码,增加工程效率。因为在编写训练代码的时候,很多时候需要兼顾编写学习...
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...
PyTorch Lightning入门教程 #2 - Lightning Mod copilt 真好用,自动补全代码 === class NN(pl.LightningModule): 重新继承 pl.LightningModule,和 后面的Trainer集成。 所有功能函数写在类里面了,这些应该 是重载 pl.LightningModule 中的 函数。可以点进去 进一步查看!
创建一个LightningModule作为模型的封装，定义关键方法如training_step、validation_step等。使用LightningDataModule来管理数据加载和预处理，简化数据流程。利用Trainer进行模型训练，配置训练参数以满足具体需求。组件与函数 LightningModule包含关键方法，如：training_step：定义训练阶段的具体逻辑。validation_step：...