trainer = Trainer.from_argparse_args(hparams, checkpoint_callback=..., callbacks=[...]) 多个Lightning模块 我们通常有多个Lightning模块,每个模块都有不同的参数。LightningModule允许你为每个文件定义参数,而不用污染main.py文件。 class LitMNIST(Light
Trainer可以接受的参数可以直接使用Trainer.add_argparse_args来添加,免去手动去写一条条的argparse 在实例化Trainer时,使用Trainer.from_argparse_args(args)来导入接收到的args from argparse import ArgumentParser def main(args): model = MyModule() data = MyData() trainer = Trainer.from_argparse_args(args...
Trainer.from_argparse_args(args) trainer.fit(model, datamodule=dm) result = trainer.test(model, datamodule=dm) pprint(result) 可以看出Lightning版本的代码代码量略低于PyTorch版本,但是同时将一些细节忽略了,比如训练的具体流程直接使用fit搞定,这样不会出现忘记清空optimizer等低级错误。 6. 评价 总体来说,...
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...
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...
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。
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.
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() ...
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...
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...