3. Lightning 实战案例 - Dummy Version 3.1 Pytorch 原代码 3.2 LightningModule 运用 3.3 Trainer 运用 4. 总结回顾 Reference 油管介绍:PyTorch Lightning Training Intro 官方文档:PyTorch Lightning Docs Github范例: ML Collection Pytorch_lightning 本文适合有Pytorch基础的人观看,没有接触过Pytorch的话也随便你; ...
定义LightningModule, classLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 将模型定义代码写在__init__中def__init__(self,encoder,decoder):super().__init__()# 前向传播在里面两个类实例方法中self.encoder=encoderself.decoder=decoder# 训练代码写在 training_step 钩子deftraining_step(self,batch,batch_idx):# ...
html) Lightning是一种组织PyTorch代码,以使科学代码(science code)与工程分离的方法。它不仅仅是框架,而是PyTorch样式指南。在Lightning中,您可以将代码分为3个不同的类别: 研究代码(位于LightningModule中)。 工程代码(您删除并由trainer进行处理)。 不必要的研究代码(日志等,这些可以放在回调中)。 这是一个如何...
若使用 PyTorch Lightning,可以把这一切封装到一个 class 内: importpytorch_lightningasLclassLightningModel(L.LightningModule):def__init__(self):super().__init__() self.model = ResNet18()defforward(self, x):returnmodel(x)defconfigure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.model.p...
如果你看到ExtendMNIST类中的代码,你会看到它只是覆盖了LightningModule类。使用这种编写代码的方法,你可以扩展以前编写的任何其他模型,而无需更改它,并且仍然可以使用pytorch lightning库。 那么,你能在训练时给我看一下结果吗?好,让我们看看它在训练时是什么样子。
pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pytorch lightning的安装 1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c...
PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使得冗长的代码更加轻便,也可以称为轻量版的PyTorch。类似keras。 Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。
importpytorch_lightningasplimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassMNISTModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MNISTModel,self).__init__()self.l1=nn.Linear(28*28,128)# 输入层self.l2=nn.Linear(128,10)# 输出层defforward(self,x):x=x.view(x.size(0),-1)# 展平输入...
Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). ...
import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...