之后在函数configure_optimizers中,定义好优化器和学习率的schedule,并返回定义好的优化器和schedule。这里的configure_optimizers返回值有多种形式,非常的灵活,具体的可以参考官网:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/api/pytorch_lightning.core.LightningModule.html#pytorch_lightning.core.LightningModule....
通常情况下,我们需要做一些预处理,以及在定义完自己的dataset后,需要定义dataloader,这里可以直接继承LightningDataModule模块,直接重写其中的方法即可。 class MNISTDataModule(LightningDataModule): def __init__(self,root_dir,val_size,num_workers,batch_size): super(MNISTDataModule, self).__init__() self....
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__(...
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 对于n向分类,要计算交叉熵损失。交叉熵与将使用的N...
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。
logits=self.forward(data)loss=F.nll_loss(logits,target)return{'loss':loss}defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)# run the training model=ExtendMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1)trainer.fit(model,mnist_train_loader) ...
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...
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。