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...
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...
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 1.0.0 使大规模的部署模型变得简单。代码可以轻松导出。 这意味着数据科学家、研究人员等团队现在就可以成为生产模型的人,而不需要庞大的机器学习工程师团队。 Lightning 旨在提供一种帮助研究者大幅缩短生产时间的方法,同时又不丧失任何研究所需的灵活性 ...
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...