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。
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任何量(tensor,dict,或是多...
PyTorch Lightning 1.0.0 有哪些新功能 Lightning 1.0.0 标志着一个稳定的最终 API。这对使用 Lightning 的研究者来说是一件好事,因为他们的代码不会轻易被破坏或改变。 研究与生产 Lightning 的核心优势是:使得最先进的人工智能研究能够大规模进行。这是一个为专业研究人员设计的框架,可以在最大的计算资源上尝试最...
#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。 deftraining_step(self, batch, batch_idx, opt_idx):(opt_a, opt_b, opt_c) =self.optimizersloss_a =self.generator(batch[0])# use this instead of loss.backward so we can automate half# precision, etc...se...
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。
trainer *=* Trainer(automatic_optimization*=False*) 现在训练循环已经由用户自己掌握。 def training_step(self, batch, batch_idx, opt_idx):(opt_a, opt_b, opt_c) = self.optimizers()loss_a = self.generator(batch[0])# use this instead of loss.backward so we can automate half# precision,...
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 ...
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 doc of manual optimization give an example of gradient clipping (added by #16023): from lightning.pytorch import LightningModule class SimpleModel(LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.automatic_optimization = False def training_step(self, batch, batch_idx): opt...