model=MyLightningModule.load_from_checkpoint("/path/to/checkpoint.ckpt")# disable randomness, dropout, etc...model.eval()# 基于训练好的权重得到预测值y_hat=model(x) LightningModule 允许通过调用 self.save_hyperparameters()自动
* Callback几乎可以使用上面`LightningModule`中所有和流程位置有关的hooks。而每个函数都至少接受两个输入:`Trainer`和`LightningModule`。 ```python from pytorch_lightning import Trainer, LightningModule def on_MODE_STATE(self, trainer: Trainer, pl_module: LightningModule): pass ``` 此外,对于上文中提...
完全版模板可以在GitHub:https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template找到。 04 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/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...
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...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。 一,pytorch-lightning的设计哲学 pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。 用户只需专注于研究代码(pl.LightningModule)的实现,而工程代码借助训练工具类(pl.Trainer)统一实现。 更详细地说...
此外,也有不少类似 Keras 一样的第三方库作为高级 API 接口,它们使用 PyTorch 作为后端支持,比如Fastai(提供了免费的很好的课程)、Lightning,Ignite等等。也可以去了解这些框架,如果你发现它们很有趣,那你就多了一个理由使用 PyTorch 。 这两种框架都有不同的方法来实现一个模型。这里都分别选择了一种简单的实现...
#- Lightning Component: LightningModule #- PyTorch Lightning Version: 1.9.1 #- Lightning App Version: N/A #- PyTorch Version: 1.13.1 #- Python version: 3.8.16 #- OS: Ubuntu 22.04.1 #- CUDA/cuDNN version: N/A #- GPU models and configuration: N/A #- How you installed Lightning: ...
I've trained a system as follows: model = CoolSystem(hparams) checkpoint_callback = pl.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=os.path.join(os.getcwd(), 'checkpoints'), verbose=True, monitor='val_acc', mode='max', prefix='try', save_top_k=-1...