parser = Trainer.add_argparse_args(parser) hparams = parser.parse_args() trainer = Trainer.from_argparse_args(hparams) # 如果你需要回调 trainer = Trainer.from_argparse_args(hparams, checkpoint_callback=..., callbacks=
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...
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...
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,...
Please reproduce using the BoringModel To Reproduce in acli.pyfile 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(tr...
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.
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...
Added autogenerated helptext toTrainer.add_argparse_args(#4344) Added support for string values inTrainer'sprofilerparameter (#3656) Changed Improved error messages for invalidconfigure_optimizersreturns (#3587) Allow changing the logged step value invalidation_step(#4130) ...
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。