#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...
BoringDataModuleclassModel1(DemoModel):defconfigure_optimizers(self):print("⚡","using Model1","⚡")returnsuper().configure_optimizers()classModel2(DemoModel):defconfigure_optimizers(self):print("⚡","using Model2","⚡")returnsuper().configure_optimizers()cli=LightningCLI...
LightningModule): # ... def configure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3) return optimizer 如果使用多个优化器和调度器,可以返回一个优化器和调度器的列表。 def configure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3) ...
LightningModule将PyTorch代码整理成5个部分: Computations (init). Train loop (training_step) Validation loop (validation_step) Test loop (test_step) Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__(...
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...
(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...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
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) ...
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...
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...