Hooks页面:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html%23hooks 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deffit(...):on_fit_start()ifglobal_rank==0:# prepare data is called onGLOBAL_ZEROonlyprepare_data()forgpu/tpuingpu/tpus:train_on_device(mod...
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...
The setup() must accept one argument for the stage to apply stage-specific transformations. Above, we are loading different parts of the CIFAR10 dataset for various stages of model development. Finally, we override three more methods to return the processed datasets as data loaders: def train_...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口...
33. PyTorch Lightning 框架 介绍: PyTorch Lightning 是一个轻量级的 PyTorch 框架,简化了训练循环和模型组织。 简单使用: import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer # 自定义 Lightning 模型类 class SimpleLightningModel(Ligh...
PyTorch Lightning主要用作训练,但是这里我们在GNN的输出后面增加了一个Linear层做为预测是否链接的输出头。 class LinkPredModel(pl.LightningModule): def __init__( self, dim_in: int, conv_sizes: Tuple[int, ...], act_f: nn.Module = th.relu, ...
第(2)步由前一节中使用的create_combined_model函数执行。 第(3)步通过使用torch.quantization.prepare_qat来实现,该函数插入了伪量化模块。 作为第(4)步,您可以开始“微调”模型,然后将其转换为完全量化的版本(第 5 步)。 要将微调后的模型转换为量化模型,您可以调用torch.quantization.convert函数(在我们的情况...
PyTorch Lightning主要用作训练,但是这里我们在GNN的输出后面增加了一个Linear层做为预测是否链接的输出头。 class LinkPredModel(pl.LightningModule): 复制 def __init__( self, dim_in: int, conv_sizes: Tuple[int, ...], act_f: nn.Module = th.relu, ...
pip install "pytorch-lightning[extra]" 1. 创建LightningCLI 实例化一个LightningCLI对象,类似Trainer对象一样使用,只是不在py文件中直接运行,而是等待命令和参数后运行。 # main.py文件内容 from lightning.pytorch.cli import LightningCLI # DemoModel, BoringDataModule是任意可用的模型和数据对象 ...
python main.py [subcommand] --helpsubcommand指fit、validate、test、predict,根据你的训练需求来执行,这个命令能查看Lightning module和lightningDataModule的参数 With the Lightning CLI enabled, you can now change the parameters without touching your code:python main.py fit --model.learning_rate 0.1,当然也...