这里也就是定义trainer接口的事情了,这里初始化pl.Trainer并没有使用直接传参的方式,而是采用from_argparse_args接口,将python的argparse模块的参数直接解析成pl.Trainer的参数。 同时这里定义了两个callbacks函数,其中一个ModelCheckpoint函数应该是用的比较多的一个callbacks函数,里面各种参数的说明可以参考:https://pytor...
trainer = Trainer.from_argparse_args(hparams) # 如果你需要回调 trainer = Trainer.from_argparse_args(hparams, checkpoint_callback=..., callbacks=[...]) 多个Lightning模块 我们通常有多个Lightning模块,每个模块都有不同的参数。LightningModule允许你为每个文件定义参数,而不用污染main.py文件。 class LitMN...
from argparse import ArgumentParser import pytorch_lightning as pl from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer def main(args): model = LightningModule() trainer = Trainer.from_argparse_args(args) trainer.fit(model) if__name__ =='__main__': parser...
这里也就是定义trainer接口的事情了,这里初始化pl.Trainer并没有使用直接传参的方式,而是采用from_argparse_args接口,将python的argparse模块的参数直接解析成pl.Trainer的参数。 同时这里定义了两个callbacks函数,其中一个ModelCheckpoint函数应该是用的比较多的一个callbacks函数,里面各种参数的说明可以参考:https://pytor...
Lightning将研究代码划分为以下几个组件: 模型 数据处理 损失函数 优化器 以上四个组件都将集成到LightningModule类中,是在Module类之上进行了扩展,进行了功能性补充,比如原来优化器使用在main函数中,是一种面向过程的用法,现在集成到LightningModule中,作为一个类的方法。
Pytorch Lightning安装非常方便,推荐使用conda环境进行安装。 source activate you_env pip install pytorch-lightning 1. 2. 或者直接用pip安装: pip install pytorch-lightning 1. 或者通过conda安装: conda install pytorch-lightning -c conda-forge 1.
高效且训练速度快。Lightning还允许使用PyTorch的所有多进程和并行工作技巧(如DDP),而无需编写额外的代码。 内置开发工具,如健全性检查(用于验证和训练循环以及模型架构)、即时创建过拟合数据集、早停回调、最佳权重管理等。例如https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.html ...
parser=ArgumentParser()parser=pl.Trainer.add_argparse_args(parser)parser.add_argument('--batch_size',default=32,type=int,help='batch size')parser.add_argument('--learning_rate',default=1e-3,type=float)args=parser.parse_args()net=Net()trainer=pl.Trainer.from_argparse_args(args,fast_dev_run...
Pytorch Lightning 1. 简单介绍 PyTorch lightning 是为AI相关的专业的研究⼈员、研究⽣、博⼠等⼈群开发的。PyTorch就是William Falcon在他的博⼠阶段创建的，⽬标是让AI研究扩展性更强，忽略⼀些耗费时间的细节。⽬前PyTorch Lightning库已经有了⼀定的影响⼒，star已经1w+,同时有超过1千多的研究...
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