在PyTorch 中,epoch_num指的是你打算遍历整个训练数据集的次数。在 PyTorch Lightning 中,我们通过Trainer的参数控制训练的 epoch 数量。 frompytorch_lightningimportTrainer# 初始化模型model=LitModel()# 初始化 Trainer,指定 epochs 数量trainer=Trainer(max_epochs=5)# 开始训练trainer.fit(model,train_dataloader()...
步骤3:创建一个 LightningModule 类 下一步是创建一个 LightningModule 类来定义网络结构和训练逻辑。这个类应该继承自 pytorch_lightning.core.LightningModule,并实现必要的方法,比如 forward 和 training_step。 classYourModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super().__init__()self.model=YourNetwork(...
log:像是TensorBoard等log记录器,对于每个log的标量,都会有一个相对应的横坐标,它可能是batch number或epoch number。而on_step就表示把这个log出去的量的横坐标表示为当前batch,而on_epoch则表示将log的量在整个epoch上进行累积后log,横坐标为当前epoch。 | LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_b...
test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构建网络(源码来自PyTorch中的example库)。 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32,...
等价Lightning代码: deftraining_step(self, batch, batch_idx): prediction = ... returnprediction deftraining_epoch_end(self, training_step_outputs): forpredictioninpredictions: # do something with these 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
等价Lightning代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction deftraining_epoch_end(self,training_step_outputs):forpredictioninpredictions:#dosomethingwiththese 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
主页:/en/latest/common/lightning_module.html 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs = []for batch in data: out = training_step(batch) outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码:def training_step(self, batch, batch_idx): prediction = ... return...
classLitModel(LightningModule):def__init__(self,layer_size:int=256,lr:float=0.001): Preserve the recommended method order. classLitModel(LightningModule):def__init__(): ...defforward(): ...deftraining_step(): ...deftraining_step_end(): ...defon_train_epoch_end(): ...defvalidation...
With PL you can simply callnext_epoch()at the end of the epoch with: importpytorch_lightningasplfromolsimportOnlineLabelSmoothingclassLitClassification(pl.LightningModule):def__init__(self):super().__init__()self.criterion=OnlineLabelSmoothing(alpha=...,n_classes=...)defforward(self,x):pass...
这个PyTorch轻量级包装器,就是PyTorch Lightning。 有了这样一个快速研究框架,使用者只需关注核心训练和验证逻辑,繁琐的工程细节通通自动化一键完成,既能保证核心训练逻辑的正确性,又能保证最佳的实践体验。 像闪电一样迅疾 所以,Lightning到底有多好用? 在这张图中,灰色部分代表Lightning能自动完成的部分,而蓝色的部分...