loops就是平时不用框架的时候,写的训练循环,例如FitLoop是最外面的大循环,里面一个epoch的训练循环由_TrainingEpochLoop实现。 # FitLoop for epoch in range(max_epochs): # TrainingEpochLoop for batch_idx, batch in enumerate(train_dataloader): loss =
* 但好消息是,Pytorch Lightning提供了做这些事情的可能:通过`pl.LightningModule.log`+`pl.Callbacks`实现。所有在`pl.LightningModule`中`log`出去的信息,如果`sync_dist=True`,那么其中contents的同步和collapse都会由lightning自动handle。而你,只需要在一个Callbacks中去access这些内容即可使用它们了。具体access方法...
我开始探究 Lightning 源码,查看导致循环(loops)变慢的指令,我发现了一些问题:Loop.run 调用 Loop.on_run_start、Loop.on_run_start 重新加载 dataloader,如下图所示: Loop.run 调用 Loop.on_run_start… Loop.on_run_start 重新调用 dataloader 问题看起来确实来自在每个 epoch 中重新加载 DataLoader。查看 Da...
我开始探究 Lightning 源码,查看导致循环(loops)变慢的指令,我发现了一些问题:Loop.run 调用 Loop.on_run_start、Loop.on_run_start 重新加载 dataloader,如下图所示: Loop.run 调用 Loop.on_run_start… Loop.on_run_start 重新调用 dataloader 问题看起来确实来自在每个 epoch 中重新加载 DataLoader。查看 Data...
Loop.on_run_start 重新调用 dataloader 问题看起来确实来自在每个 epoch 中重新加载 DataLoader。查看 DataLoader 的源码,发现是这样的: 当使用 persistent_workers > 0迭代DataLoader 时,如果_iterator` 为 None,则使用_get_iterator() 重新加载整个数据集。可以确定的是 Pytorch Lightning 错误地重置了 _iterator,从...
# in lightning, forward defines the prediction(预测)/inference(推理) actions embedding = self.encoder(x) return embedding def training_step(self, batch, batch_idx): # training_step defined the train loop. # It is independent of forward ...
2.3 Fit with Lightning Trainer 对应的中文不知道怎么翻译贴切。意思就是把Trainer所需要的参数喂给它。 这里的trainer.fit接收两个参数,包括model 和 dataloader. 然后它自己就开始训练~~~ trainer是自动化的,包括: Epoch and batch iteration 自动调用...
Train Loop(training_step) 每个step中执行的代码 Validation Loop(validation_step) 在一个epoch训练完以后执行Valid Test Loop(test_step) 在整个训练完成以后执行Test Optimizer(configure_optimizers) 配置优化器等 展示一个最简代码: >>>importpytorch_lightningaspl>>>classLitModel(pl.LightningModule): ...
PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架,适合需要最大灵活性同时大规模增强性能的专业人工智能研究人员和机器学习工程师。 Lightning 组织 PyTorch 代码以删除样板文件并释放可扩展性。 具体而言,Lightning 把深度学习中网络定义、前向传播、优化器、训练方式、训练输出都进行了高级封装,可以使得代码...
# 从模型的定义开始,主要区别就是继承pl.LightningModuleclassLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 定义网络架构 def__init__(self):super(LitAutoEncoder).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))# 前向传播过程 defforward(self,x):# 训练loop deftra...