PyTorch Lightning automatically callsscheduler.step()at the end of each epoch.调度程序配置:当您在configure_optimizers方法中使用'interval': 'epoch'返回调度程序时,PyTorch Lightning 在每个时期结束时自动调用scheduler.step()。
BoringDataModuleclassModel1(DemoModel):defconfigure_optimizers(self):print("⚡","using Model1","⚡")returnsuper().configure_optimizers()classModel2(DemoModel):defconfigure_optimizers(self):print("⚡","using Model2","⚡")returnsuper().configure_optimizers()cli=LightningCLI...
#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.nll_loss(logits,target)return{'loss':loss}defconfigure_op...
defconfigure_optimizers(self):opt=Adam(self.parameters(),lr=1e-3)returnopt # multiple optimizercase(e.g.:GAN)defconfigure_optimizers(self):generator_opt=Adam(self.model_gen.parameters(),lr=0.01)disriminator_opt=Adam(self.model_disc.parameters(),lr=0.02)returngenerator_opt,disriminator_opt #...
(self,x):# 训练loop deftraining_step(self,batch,batch_idx):self.log('train_loss',loss)returnloss # 定义优化器 defconfigure_optimizers(self):optimizer=torch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)returnoptimizer # 使用pl.Trainer()完成训练 autoencoder=LitAutoEncoder()trainer=pl.Trainer(gpus=0...
同样,这两者完全相同,只是它被组织到configure optimizers功能中。Lightning非常容易扩展。例如,如果想使用多个优化器(即GAN),则可以在此处返回两者。 还会注意到,在Lightning中,传入了self.parameters() 而不是model,因为LightningModule就是model。 2.6 损失函数 loss ...
configure_optimizers:配置优化器。 数据加载 在PyTorch Lightning中,数据加载是通过DataModule来管理的。以下是一个简单的MNISTDataModule的例子: fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsclassMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,batch_size...
其中,必须实现的函数只有__init__() 、training_step()、configure_optimizers()。 3. 定义一个数据模型:LightningDataModule 通过定义LightningDataModule的子类,数据集分割、加载的代码将整合在一起,可以实现的方法有: 1classMyDataModule(LightningDataModule):2def__init__(self):3super().__init__()4defpr...
首先是准备工作,包括初始化 LightningModule,准备数据 和 配置优化器。 这部分代码只执行一次。 1. `__init__()`(初始化 LightningModule ) 2. `prepare_data()` (准备数据,包括下载数据、预处理等等) 3. `configure_optimizers()` (配置优化器) ...
definit(self): 定义网络架构(model);def forward(self, x):定义推理、预测的前向传播; def training_step(self, batch, batch_idx): 定义train loop; def configure_optimizers(self): 定义优化器 因此,定义的是一个系统而不是单纯的模型。 至...