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...
* 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...
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...
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. ...
auto() def __init__(self, mode=Mode.LABELS, ...): ... The suggested interface can be also extended to support custom thresholds by adding the __call__ method to the Mode class. Yes, the mode argument serves as one more transform argument (see the original Ignite Accuracy). However,...
train.py 脚本利用 PyTorch Lightning 的 Trainer 类来控制训练过程。它还包含了模型检查点和提前停止的回调机制,以防止模型过拟合。 checkpoint_callback=ModelCheckpoint(dirpath="./models",monitor="val_loss",mode="min")early_stopping_callback=EarlyStopping(monitor="val_loss",patience=3,verbose=True,mode...