from torchmetrics import Metric class 1_Metrics(Metric): 参考资料TorchMetrics in PyTorch Lightning class MyModule(LightningModule): def __init__(self): ... self.train_acc = torchmetrics.classification.Accuracy(task="multiclass", num_classes=num_classes) self.valid_acc = torchmetrics.classificati...
2023/08/18修改:在这几年的进一步使用中,由于这样那样的需求和问题,我发现了更多难以解决的问题/bug,所以又对Pytorch Lightning做了进一步的深入剖析。在”Pytorch Lightning 深入理解“一文中,针对hooks间的信息传递、Callbacks、DDP训练相关注意事项等又做了详细剖析。如果本文无法解决您的一些较为复杂的问题,不妨去这...
Bug description Im using pytorch version 1.8.1 on Google Colab pro to train CNN model and while trying to calculate the accuracy I wanted to use the pytorch_lightning's metrics module. But while trying to import the accuracy function I'm...
pytorch_lightning 和 torchmetrics兼容性 pytorch与torchvision,Torchvision1、torchvision.datasets1.1常用数据集加载MNIST等1.2自定义数据集读取ImageFolder2、torchvision.models3、torchvision.transforms3.1对PILImage的常见操作1)转换为tensorToTensor()2)中心裁
首先,我们需要查看我们正在使用的pytorch-lightning版本。这可以通过导入pytorch-lightning并打印其版本号来实现。 importpytorch_lightningasplprint(pl.__version__) 1. 2. 3. 2. 查看PyTorch Lightning文档 接下来,我们需要查看PyTorch Lightning官方文档,以了解与不同版本的pytorch-lightning兼容的torchmetrics版本。在...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 02 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
PTL提供了“回调类(Callback)”(在pytorch_lightning.callbacks中),可以自定义一个回调类,并重载on_test_epoch_end方法,来监听ptl_module.test_epoch_end。 如何使用?只需要在定义trainer时,把该自定义的回调函数加入其参数callbacks即可:ptl.Trainer(callbacks=[MetricTracker()])。这里,MetricTracker为自定义的回调...
虽然这样灵活性很高，但是应该有一个像Keras这样的通用方法（TensorFlow 也可以手动指定计算过程，并不是没有），所以在这一部分中我觉得TensorFlow要比Pytorch好很多。当然也有一些第三方的库来简化Pytorch的训练过程比如PyTorch Lightning、TorchHandle等但是终究不是官方的库。最后总结 最适合你的深度学习框架将取决于你...
pip install git+https://github.com/PytorchLightning/metrics.git@master 函数形式的metrics 类似于torch.nn,大多数度量指标都有基于模块和函数的版本。函数版本实现了计算每个度量所需的基本操作。它们是作为输入的简单的python函数。并返回相应的torch.tensor的指标。下面的代码片段展示了一个使用函数接口计算精度的简...