在自动优化中,training_step必须返回一个tensor或者dict或者None(跳过),对于简单的使用,在training_step可以return一个tensor会作为Loss回传,也可以return一个字典,其中必须包括key"loss",字典中的"loss"会提取出来作为Loss回传,具体过程主要包含在lightning\pytorch\loops\automatic.py中的_AutomaticOptimization()类。 cl...
* 如果你的`training_step`真的不返回一个loss,那么就会跳过automatic optimization,仅适用于需要手动optimize的case。 * 对于`validation_step`, `test_step`, 和`predict_step`,它们还接受一个额外的`dataloader_idx`,以供记录在多个DataLoader的场景中具体该batch来自哪个DataLoader。 * 上面三个hooks可以选择return...
trainer*=*Trainer(automatic_optimization*=False*) 现在训练循环已经由用户自己掌握。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftraining_step(self,batch,batch_idx,opt_idx):(opt_a,opt_b,opt_c)=self.optimizers()loss_a=self.generator(batch[0])# usethisinsteadofloss.backward so we ca...
#在new Trainer对象的时候,把自动优化关掉 trainer = Trainer(automatic_optimization=False) 1. 2. 这时候 training_step() 函数也就不是直接返回 loss 或者 字典了,而是不需要返回loss了,因为在该函数里就手动完成权重更新函数地调用。 另外需要注意的是: 不再使用 loss.backward() 函数,改用 self.manual_back...
分离硬件和代码、稳定 API,PyTorch Lightning 1.0.0 版本正式发布 还记得那个看起来像 Keras 的轻量版 PyTorch 框架 Lightning 吗?它终于出了 1.0.0 版本,并增添了很多新功能,在度量、优化、日志记录、数据流、检查点等方面均进行了完善。 Keras 和 PyTorch 都是对初学者非常友好的深度学习框架,两者各有优势,很...
pytorch_lightning.metrics 是一种 Metrics API,旨在在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中轻松地进行度量指标的开发和使用。更新后的 API 提供了一种内置方法,可针对每个步骤跨多个 GPU(进程)计算指标,同时存储统计信息。这可以让用户在一个阶段结束时计算指标,而无需担心任何与分布式后端相关的复杂度。
import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 2: Define a LightningModule (nn.Module subclass) class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(28 * 28, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128...
Bug description Hello, I encountered a bug when training with automatic_optimization = False and two optimizers. In summary: the global_step attribute of the trainer and the lightning module is tracking the total number of calls to optim...
The LightningModule is an extension of the nn.Module class. It combines the training, validation, testing, prediction, and optimization steps of the PyTorch workflow into a single interface without loops. When you start using LightningModule, the PyTorch code isn't abstracted; it’s organized ...
LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.automatic_optimization = False def training_step(self, batch, batch_idx): # access your optimizers with use_pl_optimizer=False. Default is True opt_a, opt_b = self.optimizers(use_pl_optimizer=True) loss_a = ... self...