importpytorch_lightningasplfrompytorch_lightningimportTrainertrainer=Trainer(# 基本设置max_epochs=10,accelerator="auto",# 计算设备("auto", "cpu", "gpu")devices="auto",# 使用的设备数量("auto", 1, 2, 3,...)precision="16-mixe
batch_size=self.batch_size, num_workers=self.num_workers, shuffle=False, ) ``` 这个DataModule模块的重写可以直接封装好数据集和数据加载器的准备,也就相当于我们实例化模型的时候可以直接把这个module给到模型,模型直接调forward进行前向传播。 LightningModule搭建模型 --- 继承`pl.LightningModule`并且定义三...
classMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,data_dir:str="./minist/",batch_size:int=32,num_workers:int=4):super().__init__()self.data_dir=data_dir self.batch_size=batch_size self.num_workers=num_workers defsetup(self,stage=None):transform=T.Compose([T.ToTensor()]...
trainer = Trainer(auto_scale_batch_size=None) # run batch size scaling, result overrides hparams.batch_size trainer = Trainer(auto_scale_batch_size='binsearch') # call tune to find the batch size trainer.tune(model) auto_select_gpus:自动选择合适的GPU。...
可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点。 一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。 #安装 pip install pytorch...
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32)然后,我们可以定义训练和验证函数:def train():model = LitAutoEncoder() # 实例化模型trainer = pl.Trainer() # 实例化训练器trainer.fit(model, dataloaders=train_loader)def validate():model = LitAutoEncoder() # 实例化模型result = trainer....
LeNet 架构由两个堆叠的卷积块组成,每个后面都跟着一个池化层。然后将结果传递给连续的全连接(FC)层,它们输出一个尺寸为 (batch_size, out_channels) 的张量,其中 out_channels 表示类别数量。 在下面的实现块中,首先初始化了一些杂项属性: 用于在运行 print(model) 时显示每个层之间张量大小模拟的 example_inpu...
class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) def training_step(self, batch, batch_idx): ...
auto_scale_batch_sizeshould work usingLightningDataModule Environment * Packages: - numpy: 1.18.5 - pyTorch_debug: False - pyTorch_version: 1.6.0 - pytorch-lightning: 0.9.1rc1 - tensorboard: 2.2.0 - tqdm: 4.48.2 sumanthratna, kormalev, adam-mehdi, benjats07, RuRo, mdgoldberg, ubayram,...
Pytorch-Lightning使用 PL的主要过程 # 从模型的定义开始,主要区别就是继承pl.LightningModuleclassLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 定义网络架构 def__init__(self):super(LitAutoEncoder).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))# 前向传播过程 def...