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
然后要关掉自动优化,这样就可以跟pytorch一样手动控制优化器的权重更新了,达到了跟pytorch一样可以进行复杂地更新顺序等地控制,同时pytorch lightning的优势还在,例如多GPU下batchnorm的参数同步等。 #在new Trainer对象的时候,把自动优化关掉 trainer = Trainer(automatic_optimization=False) 这时候 training_step()函数...
#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...
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...
在上面的代码中,如果你设置了Trainer的automatic_optimization=False,那么你需要手动进行优化器的步骤和梯度清零。如果还是使用自动优化,那么 Lightning 会为你处理这些步骤。 在大多数情况下,你不需要直接调用manual_backward,除非你有一些特殊的需求需要手动控制梯度计算的过程。
Lightning 是 PyTorch 非常轻量级的包装,研究者只需要编写最核心的训练和验证逻辑,其它过程都会自动完成。因此这就有点类似 Keras 那种高级包装,它隐藏了绝大多数细节,只保留了最通俗易懂的接口。Lightning 能确保自动完成部分的正确性,对于核心训练逻辑的提炼非常有优势。
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...
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。
pytorch_lightning/loops/optimization/automatic.py", line 190, in run self._optimizer_step(batch_idx, closure) File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/pytorch_lightning/loops/optimization/automatic.py", line 268, in _optimizer_step call._call_lightning_module_hook( File "/usr/local/lib/...
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 ...