PyTorch Lightning 是一个基于 PyTorch 的高层框架,它旨在简化研究和生产环境中的模型训练。通过减少冗余的代码,PyTorch Lightning 可以帮助研究者和工程师更专注于模型设计,而不是训练细节。 如何在 PyTorch Lightning 中显示 Loss 在PyTorch Lightning 中,我们可以使用log方法来记录损失,并在训练过程中监控其变化。以下...
如果loss.backward()不会累加梯度的话,那么z.backward()之后,x的梯度为12,m.backward()之后的x梯度就应该为1,各是各的,但是根据下面的代码结果可以看到,m.backward()之后x的梯度为13,由此可知,loss.backward()会将求导结果累加在x的grad上。如果不想对x的梯度累加,可以在每次backword()之后使用x.grad.data....
x)returnloss# Multiple optimizers (e.g.: GANs)deftraining_step(self,batch,batch_idx,optimizer_idx):ifoptimizer_idx==0:# do training_step with encoderifoptimizer_idx==1:# do training_step with decoder# Truncated back-propagation through timedeftraining_step(self,batch,batch_idx,hiddens...
虽然PL框架已经自动实现gather的过程,但如果你需要对模型训练逻辑中每一轮迭代、epoch结束时进行一些类似输出softmax()、评估验证mertic等额外操作时,还是需要手动在xxx_step_end()、xxx_epoch_end()中编码将不同GPU上所运行model返回的output、loss进行gather, 具体的编码可以看本文的第三部分。 如果想直接快速实现分...
validation_step(self, batch, batch_idx)/test_step(self, batch, batch_idx):没有返回值限制,不一定非要输出一个val_loss。 validation_epoch_end/test_epoch_end 工具函数有: freeze:冻结所有权重以供预测时候使用。仅当已经训练完成且后面只测试时使用。
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个输入args控制不同的部分。
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
研究代码,主要是模型的结构、训练等部分。被抽象为LightningModule类。 工程代码,这部分代码重复性强,比如16位精度,分布式训练。被抽象为Trainer类。 非必要代码,这部分代码和实验没有直接关系,不加也可以,加上可以辅助,比如梯度检查,log输出等。被抽象为Callbacks类。
我们可以使用tensors_from_all = self.all_gather(my_tensor) 比如: deftraining_step(self,batch,batch_idx):outputs=self(batch)...all_outputs=self.all_gather(outputs,sync_grads=True)loss=contrastive_loss_fn(all_outputs,...)returnloss
研究代码,主要是模型的结构、训练等部分。被抽象为LightningModule类。 工程代码,这部分代码重复性强,比如16位精度,分布式训练。被抽象为Trainer类。 非必要代码,这部分代码和实验没有直接关系,不加也可以,加上可以辅助,比如梯度检查,log输出等。被抽象为Callbacks类。