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...
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...
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。 4. LightningModule生命周期 这部分参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/120331610 和 官方文档https://pytorch-lightni...
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...
如下所示,就是一个简化的pytorch lightning逻辑部分,我们需要定义一个类CIFARModule,然后继承自pl.LightningModul。 这里包含三部分,模型相关的部分__init__和forword;优化器相关的部分configure_optimizers;模型训练逻辑部分training_step,validation_step和test_step。
Trainer.from_argparse_args(args) trainer.fit(model, datamodule=dm) result = trainer.test(model, datamodule=dm) pprint(result) 可以看出Lightning版本的代码代码量略低于PyTorch版本,但是同时将一些细节忽略了,比如训练的具体流程直接使用fit搞定,这样不会出现忘记清空optimizer等低级错误。 6. 评价 总体来说,...
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 ...
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...
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个输入args控制不同的部分。
importargparseimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets, transformsfromtorch.optim.lr_schedulerimportStepLRclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__()