在PyTorch Lightning 中加载模型主要涉及到几个关键步骤,包括导入 PyTorch Lightning 库、实例化一个 PyTorch Lightning 模型、加载预训练的模型权重,以及(可选地)对加载的模型进行测试或评估。以下是详细步骤: 导入PyTorch Lightning 库: 首先,你需要导入 PyTorch Lightning 及其相关的库。 python import pytorch_lightni...
9 数据加载 10 小结 内容主要源于参考 1 概述 pytorch-lighting(pl),基于 PyTorch 的框架。它将学术代码(模型定义、前向 / 反向、优化器、验证等)与工程代码(for-loop,保存、tensorboard 日志、训练策略等)解耦开来,使得代码更为简洁清晰。PyTorch Lightning 对工程代码逻辑进行了封装,只需要在 Trainer 类中简单设...
PyTorch中有三种模型定义方式,三种方式都是基于nn.Module建立的,我们可以通过Sequential,ModuleList和ModuleDict三种方式定义PyTorch模型。 Module类是torch.nn模块里提供的一个模型nn.Module,是所有神经网络的基础模型: 1.1.1 Sequential nn.Sequential,可接收一个子模块的有序字典(OrderedDict)或者一系列子模块作为参数来逐...
步骤:使用PyTorch Lightning训练模型 代码: importpytorch_lightningaspl# 定义Lightning模型classLightningModel(pl.LightningModule):def__init__(self,model):super(LightningModel,self).__init__()self.model=modeldeftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch y_hat=self.model(x)loss=F.cross_entropy(...
1)模型:继承自pl.LightningModule的对象,在里面 1、定义了模型结构, 2、通过training_step方法 定义loss 定义了训练一个step的执行过程; 3、通过configuer_optimizer方法定义了优化器 4、教程里叫autoencoder 2)数据集:dataloader对象,教程里叫train_loader ...
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...
使用PyTorch Lightning 加快实验周期的六种方法 优化深度学习管道的六种方法: 并行数据加载 多GPU训练 混合精度训练(Mixed precision training) 分片训练(Sharded training) 提前停止(Early stopping) 模型评估和推理期间的优化 对于每一种方法,我们都会简要解释它的工作原理,如何实现它,最后,分享我们是否发现它对我们的项...
1、定义Lightning Model 这一步会花费掉比较长的时间。Lightning Model是nn.Module的严格超类，它提供了与模型进行交互的标准界面。启用Lightning Model最简单的方法是根据下面这个最小示例（minimal example）进行局部修改:import os import torch from torch.nn import functional as F from torch.utils.data import ...
1.直接包装和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，不妨部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是抽象样板训练代码(想想训练和验证步骤)的一个类，它有内置的save_checkpoint()函数，可将模型另存为.ckpt文件。要将模型另存为检查点，只需将该代码添加到训练脚本中：图1...