* 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...
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()自动保存传递给 init 的所有超参数: classMyLightningModule(LightningModule):def...
model.eval() and torch.no_grad() 在进行测试时会被自动调用。 默认情况下,Trainer()运行于CPU上。 使用样例 1.手动添加命令行参数: from argparse import ArgumentParser def main(hparams):model = LightningModule()trainer = Trainer(gpus=hparams.gpus)trainer.fit(mode...
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_bar | logger | | --- | --- | --- | --- | --- | | training_step | T | F | F | T | | ...
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...
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: ...
Note: Currently loading ckpt doesn't resume logger experiment, but it will be supported in future Lightning release. Evaluate checkpoint on test dataset python eval.py ckpt_path="/path/to/ckpt/name.ckpt" Note: Checkpoint can be either path or URL. ...