优化器代码写在 configure_optimizers 钩子中 训练代码写在 training_step 钩子中,可使用 self.log 随时记录变量的值,保存在 tensorboard 中 验证代码写在 validation_step 钩子中 移除硬件调用.cuda() 等,pl自动将模型、张量放在合适的设备;移除.train() 等代码,这也会自动切换 根据需要重写其他钩子函数,例如 vali...
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()。
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__(...
loss=F.cross_entropy(self(x),y)self.log('train_loss',loss)returnlossdefconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=0.001)defmain():train_dataset=datasets.MNIST('',train=True,download=True,transform=transforms.ToTensor())train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=...
logits=self.forward(data)loss=F.nll_loss(logits,target)return{'loss':loss}defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)# train your model model=CustomMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1) 如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step...
defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=self.hparams.learning_rate)defvalidation_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch preds=self(x)loss=nn.CrossEntropyLoss()(preds,y)return{"loss":loss,"preds":preds.detach(),"y":y.detach()}defvalidation_step_end(self,ou...
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...
def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.01) def train_dataloader(self): return trainloader 最后训练模型: learn = Learner(t_span, model) trainer = pl.Trainer(max_epochs=200) trainer.fit(learn) ...
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。
使用LightningDataModule来管理数据加载和预处理，简化数据流程。利用Trainer进行模型训练，配置训练参数以满足具体需求。组件与函数 LightningModule包含关键方法，如：training_step：定义训练阶段的具体逻辑。validation_step：定义验证阶段的逻辑。configure_optimizers：定义优化器和学习率调度器。Trainer提供了训练...