一,pytorch-lightning的设计哲学 pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。 用户只需专注于研究代码(pl.LightningModule)的实现,而工程代码借助训练工具类(pl.Trainer)统一实现。 更详细地说,深度学习项目代码可以分成如下4部分: 研究代码 (Rese...
from argparse import ArgumentParser def main(args): model = LightningModule() trainer = Trainer.from_argparse_args(args) trainer.fit(model) if __name__ == '__main__': parser = ArgumentParser() parser = Trainer.add_argparse_args( # group the Trainer arguments together parser.add_argument_g...
args = parser.parse_args() main(args) 3.混合式,既使用Trainer相关参数,又使用一些自定义参数,如各种模型超参: from argparse import ArgumentParser import pytorch_lightning as pl from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer def main(args): model = Lightnin...
parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) parser = LitClassifier.add_model_specific_args(parser) parser = MNISTDataModule.add_argparse_args(parser) args = parser.parse_args()# datadm = MNISTDataModule.from_argparse_args(args)# modelmodel = LitClassifier(args.hidden_dim, args.learning_rat...
Added autogenerated helptext to Trainer.add_argparse_args (#4344) Added support for string values in Trainer's profiler parameter (#3656) Changed Improved error messages for invalid configure_optimizers returns (#3587) Allow changing the logged step value in validation_step (#4130) Allow setting ...
importargparseimportpytorch_lightningasplparser=argparse.ArgumentParser("")sub_parsers=parser.add_subparsers()train_parser=sub_parsers.add_parser("train")train_parser.add_argument("--seed")train_parser=pl.Trainer.add_argparse_args(train_parser)args=parser.parse_args() ...
Pytorch Lightning安装非常方便,推荐使用conda环境进行安装。 source activate you_env pip install pytorch-lightning 1. 2. 或者直接用pip安装: pip install pytorch-lightning 1. 或者通过conda安装: conda install pytorch-lightning -c conda-forge 1.
parser=ArgumentParser()parser=pl.Trainer.add_argparse_args(parser)parser.add_argument('--batch_size',default=32,type=int,help='batch size')parser.add_argument('--learning_rate',default=1e-3,type=float)args=parser.parse_args()net=Net()trainer=pl.Trainer.from_argparse_args(args,fast_dev_run...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
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。