classConditioningLightningCLI(LightningCLI):# OPTIMIZER_REGISTRY.classes就是获取被注册过的类# nested_key是配置文件中最上层的命名空间的名字# 向parse传递额外的参数# link到model的optimizer_init和lr_scheduler_initdefadd_arguments_to_parser(self,parser):parser.add_optimizer_args(OPTIMIZER_REGISTRY.classes,ne...
PyTorch的所有优化器和学习速率调度器(在torch.optim下)都是开箱即用的。这使您可以快速进行实验,而无需向LightningModule中的每个优化器类添加支持。configure_optimizers()方法。事实上,它可以不被实现,因为它在许多情况下只是添加了样板文件。这是它过去的样子,但是LightningCLI使它过时了。 在采用LightningCLI后,您...
cli = LightningCLI(MyModelBaseClass, MyDataModuleBaseClass, subclass_mode_model=True, subclass_mode_data=True) 1. 2. 直接运行 CLI都是在命令行中给定参数,但在debug的时候这种方法可以不方便,需要代码中设置参数后debug,CLI也提供了这种方式。 首先在cli实例化中增加一个args参数,外层方法增加默认为None的...
pl.LightningModule validation_step() 计算验证数据集上的损失和指标。 当达到最大 epoch 数或验证损失停止下降(提前停止)时,训练停止。 实现训练循环 最后,唯一缺失的部分是训练脚本本身。 训练脚本包括: 解析CLI 参数并调用主函数 if __name__ == "__main__": parser = ArgumentParser(description=__doc__...
cli import LightningCLI cli = LightningCLI(MyModel, MyDataModule) Powered By Version control your experiments using tools like MLflow or Weights & Biases to track your experiments: from pytorch_lightning.loggers import MLFlowLogger logger = MLFlowLogger(experiment_name="my_experiment") trainer = ...
对于最终部署，我们将把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。要导出模型，只需将其添加到您的训练脚本中：用于此目的的Python API与原始PyTorch示例几乎相同：YAML保持与以前相同，并且CLI命令当然是一致的。如果需要的话，我们实际上可以更新我们以前的PyTorch API来使用新模型，只需将...
对于最终部署,我们将把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。要导出模型,只需将其添加到您的训练脚本中: 用于此目的的Python API与原始PyTorch示例几乎相同: YAML保持与以前相同,并且CLI命令当然是一致的。如果需要的话,我们实际上可以更新我们以前的PyTorch API来使用新模型,只需将新...
对于最终部署,我们将把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。要导出模型,只需将其添加到您的训练脚本中: 用于此目的的Python API与原始PyTorch示例几乎相同: YAML保持与以前相同,并且CLI命令当然是一致的。如果需要的话,我们实际上可以更新我们以前的PyTorch API来使用新模型,只需将新...
这个错误表明你的Python环境中缺少名为pytorch_lightning.utilities.cli的模块,或者该模块在当前的PyTorch Lightning版本中不可用。 解决方案 检查PyTorch Lightning版本: 确保你安装的PyTorch Lightning版本包含pytorch_lightning.utilities.cli模块。根据搜索结果,LightningCLI是在PyTorch Lightning的某些版本中引入的,并且可能不...
exclude_some_params()) def cli_main(args: ArgsType = None): LightningCLI(args=args, auto_configure_optimizers=False) if __name__ == "__main__": cli_main(["fit", "--config", "test_config.yaml"]) And this test_config.yaml file: trainer: # pytorch lightning trainer arguments max...