好在有了PyTorch Lightning这个“神器”,它就像是给PyTorch装上了涡轮增压器,让咱们的开发工作事半功倍! 1. 啥是PyTorch Lightning? PyTorch Lightning 是基于PyTorch的一个轻量级框架,它的目标就是让你的深度学习代码更整洁、更规范、更高效。说白了,就是帮你省事儿。 它主要解决了啥问题呢?比如说,你在用PyTorch...
PyTorch Lightning只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速实验和模型迭代。 内置最佳实践:PyTorch Lightning...
交叉验证 pytorch lightning 交叉验证英文 交叉验证(Cross-Validation):有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。WIKI 交叉验证对于人工智...
这是PyTorch Lightning 的核心类,用户需要定义自己的 LightningModule 类来实现模型的训练、验证、测试逻辑。在这个类中,你需要实现以下方法: forward:定义模型的前向传播逻辑。 training_step:定义单个训练步骤的逻辑。 validation_step:定义单个验证步骤的逻辑。 test_step:定义单个测试步骤的逻辑。 configure_optimizers:...
模型的入口,即run.py其实是实例化了一个参数解析器,Lightning自己改进python原始的argparse,即LightningCLI,这个参数解析器既可以从命令行,也可以使用yaml获取模型、数据集、trainer的参数。 fit是训练+验证的子命令,还有validate、test、predict,用来分离不同的训练阶段。整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参...
validation_step(self, batch, batch_idx) test_step(self, batch, batch_idx) 除以上三个主要函数外,还有training_step_end(self,batch_parts) 和 training_epoch_end(self, training_step_outputs)。 -- 即每一个 * 步完成后调用。 -- 即每一个 * 的epoch 完成之后会自动调用。
return F.cross_entropy(y_hat, y)deftraining_step(self, batch, batch_nb):x, y= batch y_hat = self.forward(x)return {'loss': self.my_loss(y_hat, y)} defvalidation_step(self, batch, batch_nb):x, y= batch y_hat = self.forward(x)return {'val_loss': self.my_loss(y_hat, ...
Validation Loop(validation_step) 在一个epoch训练完以后执行Valid Test Loop(test_step) 在整个训练完成以后执行Test Optimizer(configure_optimizers) 配置优化器等 展示一个最简代码: >>>importpytorch_lightningaspl>>>classLitModel(pl.LightningModule): ...
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。 让我们生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。
super(LightningModel, self).__init__() self.model=model self.criterion=nn.CrossEntropyLoss() defforward(self, x): returnself.model(x) deftraining_step(self, batch, batch_idx): x,y=batchy_hat=self(x)loss=self.criterion(y_hat, y) ...