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
* 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...
trainer=Trainer(automatic_optimization=False) 现在你控制了训练循环! 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 can automate half...
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...
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...
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。
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。
classLitAutoEncoder(pl.LightningModule):def__init__(self):super().__init__()self.automatic_optimization=Falsedeftraining_step(self,batch,batch_idx):# access your optimizers with use_pl_optimizer=False. Default is Trueopt_a,opt_b=self.optimizers(use_pl_optimizer=True)loss_a=...self.manual...