给它配备一个Trainer from pytorch_lightning import Trainer model = LitSystem() # 最基本的trainer, 使用默认值 trainer = Trainer() trainer.fit(model) 哪些类型的研究有效?任何!请记住,这只是组织的PyTorch代码。训练步骤定义了训练循环中发生的核心复杂度。可能像
模型的入口,即run.py其实是实例化了一个参数解析器,Lightning自己改进python原始的argparse,即LightningCLI,这个参数解析器既可以从命令行,也可以使用yaml获取模型、数据集、trainer的参数。 fit是训练+验证的子命令,还有validate、test、predict,用来分离不同的训练阶段。整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参...
* 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...
如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
在PyTorch Lightning中,我们使用fit方法来执行训练循环,并设置训练的Epoch。下面是一个例子: trainer.fit(model,datamodule) 1. 在上面的代码中,我们使用fit方法来执行训练循环,并传入模型和数据加载器。 步骤4:执行训练循环 最后,我们只需要执行训练循环。在PyTorch Lightning中,执行训练循环非常简单,只需要一行代码:...
Step 2: Fit with Lightning Trainer 首先,按照你想要的方式来定义数据,Lightning只需要一个DataLoader对与训练集/交叉验证集/测试集分割 dataset = MNIST(os.getcwd(), download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = DataLoader(dataset) ...
classMyDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self):super().__init__()...blablabla...defsetup(self,stage):# 实现数据集的定义,每张GPU都会执行该函数,stage 用于标记是用于什么阶段ifstage=='fit'or stage is None:self.train_dataset=DCKDataset(self.train_file_path,self.train_file_num...
trainer.fit(model)trainer.validate(model)四、总结通过这个简单的教程,我们了解了如何使用PyTorch Lightning构建和训练神经网络模型。PyTorch Lightning简化了PyTorch的使用过程,使得我们可以更专注于模型的构建和优化。通过继承pl.LightningModule类并实现必要的函数,我们可以轻松地创建复杂的神经网络模型,并利用PyTorch ...
PyTorch已经足够简单易用,但是简单易用不等于方便快捷。特别是做大量实验的时候,很多东西都会变得复杂,代码也会变得庞大,这时候就容易出错。针对这个问题,就有了PyTorch Lightning。它可以重构你的PyTorch代码,抽出复杂重复部分,让你专注于核心的构建,让你的实验更
Pytorch Lightning安装非常方便,推荐使用conda环境进行安装。 sourceactivate you_env pip install pytorch-lightning 或者直接用pip安装: pipinstallpytorch-lightning 或者通过conda安装: conda install pytorch-lightning-cconda-forge 3. Lightning的设计思想 Lightning将大部分AI相关代码分为三个部分: ...