PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使得冗长的代码更加轻便,也可以称为轻量版的PyTorch。类似keras。 Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTo...
可以看到trainer的代码非常简洁,对比在Pytorch代码的Eval Loop中,我们通常还会需要加入一段长长的代码: model.eval() with torch.no_grad(): # Initialize valid loss val_loss = [] for batch_idx, (data, targets) in enumerate(tqdm(val_loader)): # Get data to cuda if possible data = data.to(dev...
在Lightning中,此代码被组织到Lightning模块中:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html。 工程规范 工程规范是与该系统训练相关的所有规范。诸如提前停止、通过GPU分布、16位精度等。这通常是大多数项目中相同的代码。 model.cuda(0) x = x.cuda(0) distributed = Distribu...
4. 使用pytorch lightning的API开始训练 1defmain():2model =MyModule()3data_module =MyDataModule()4trainer = pytorch_lightning.Trainer(...)#some arugments, 根据需要传入你的参数5trainer.fit(module, datamodule=data_module)6trainer.test(module, datamodule=data_module, verbose=True)789if__name_...
自动调用 .eval(), enabling/disabling grads 权重加载 保存日志到tensorboard 支持多-GPU TPU 支持AMP 部分参考链接https://cloud.tencent.com/developer/article/1593703https://pytorchlightning.readthedocs.io/en/latest/starter/new-project.htmlhttps:...
mymodule.eval() #在验证状态 test_total_loss = 0 right_number = 0 with torch.no_grad(): # 验证的部分,不是训练所以不要带入梯度 for test_data in test_dataloader: imgs,label = test_data outputs_ = mymodule(imgs) test_result_loss=loss(outputs_,label) ...
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)。 classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1,32,3,1) ...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而系统定...
高效且训练速度快。Lightning还允许使用PyTorch的所有多进程和并行工作技巧(如DDP),而无需编写额外的代码。 内置开发工具,如健全性检查(用于验证和训练循环以及模型架构)、即时创建过拟合数据集、早停回调、最佳权重管理等。例如https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.html ...
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口,pytorch-lightning之于pytorch,就如同keras之于tensorflow。 关于pytorch-lightning的完整入门介绍,可以参考我的另外一篇文章。 使用pytorch-lightning漂亮地进行深度学习研究 我用了约80行代码对 pytorch-lightning 做了进一步封装,使得对它不熟悉的用户可以用类似Keras...