training_step(self, batch, batch_idx): 即每个batch的处理函数。 参数: batch (Tensor | (Tensor, …) | [Tensor, …]) – The output of your DataLoader. A tensor, tuple or list. batch_idx (int) – Integer displaying index of this batch optimizer_idx (int) – When using multiple optimiz...
# extend StandardMNIST and LightningModule at the same time #thisis whatIlike from python,extend twoclassatthe same timeclassExtendMNIST(StandardMNIST,LightningModule):def__init__(self):super().__init__()deftraining_step(self,batch,batch_idx):data,target=batch logits=self.forward(data)loss=F...
optimizer.zero_grad()withtorch.no_grad():forbatchinval_data: x, y = batch ··· 若使用 PyTorch Lightning,可以把这一切封装到一个 class 内: importpytorch_lightningasLclassLightningModel(L.LightningModule):def__init__(self):super().__init__() self.model = ResNet18()defforward(self, x)...
deftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batchy_hat=self.model(x)loss=F.cross_entropy(y_hat,y)pred=...return{"loss":loss,"pred":pred}deftraining_step_end(self,batch_parts):# 从每个GUP计算到的predictionspredictions=batch_parts["pred"]# 从每个GUP计算到的losseslosses=batch_parts["loss...
LightningModule必须包含的部分是init()和training_step(self, batch, batch_idx),其中init()主要是进行模型的初始化和定义(不需要定义数据集等)。training_step(...)主要是进行定义每个batch数据的处理函数。 1 2 3 4 5 deftraining_step(self, batch, batch_idx): ...
on_validation_batch_end(out, batch, batch_idx) on_validation_epoch_end() on_validation_end() # set up for train on_validation_model_train() # calls `model.train()` torch.set_grad_enabled(True) ``` * 所有`pl.LightningModule`模块支持的hooks大致可以被分为两类:一类是有传入参数的,另一类...
上述代码中:batch 即为从 train_dataloader 采样的一个batch的数据,batch_idx即为目前batch的索引。 pl.Trainer的主要参数 1、默认为每1个校验一次,即自动调用函数,可以进行设置 trainer=pl.Trainer(check_val_every_n_epoch=1) 2、设置GPU trainer=pl.Trainer(gpu=0) ...
API页面:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html%23lightningmodule-api 一个Pytorch-Lighting 模型必须含有的部件是: init: 初始化,包括模型和系统的定义。 training_step(self, batch, batch_idx): 即每个batch的处理函数。
LightningModule):def__init__(self,learning_rate=0.001):super(MyModel,self).__init__()# 定义网络结构self.layer=nn.Linear(28*28,10)# 例如:简单的全连接层self.learning_rate=learning_ratedefforward(self,x):returnself.layer(x)deftraining_step(self,batch,batch_idx):# 定义训练步骤x,y=batch...
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。 让我们生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。