classMyModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)deftraining_step(self,batch,batch_idx):inputs,targets=batchoutputs=self(inputs)loss=nn.MSELoss()(outputs,targets)self.log("train_loss",loss)#...
lightning模块包含所有核心要素(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html): 模型 优化器 训练/验证/测试步骤 让我们首先从模型开始。在这种情况下,我们将设计一个三层神经网络。 import torch from torch.nn import functional as F from torch import nn from pytorch_lightni...
64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))decoder=nn.Sequential(nn.Linear(3,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,28*28))# define the LightningModuleclassLitAutoEncoder
而on_step就表示把这个log出去的量的横坐标表示为当前batch,而on_epoch则表示将log的量在整个epoch上进行累积后log,横坐标为当前epoch。 | LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_bar | logger | | --- | --- | --- | --- | --- | | training_step | T | F | F | T | | ...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub— https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template 试用。 02 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, ...
在使用 PyTorch Lightning 进行深度学习任务时,我们需要加载训练数据集和测试数据集。PyTorch Lightning 提供了多种加载数据集的方式,包括: 使用PyTorch 内置的数据集:PyTorch 提供了多个内置的数据集,如 MNIST、CIFAR10、ImageNet 等,可以通过调用相应的 API 进行加载。例如,可以使用以下代码加载 MNIST 数据集: ...
是PyTorch Lightning 中用于与 TensorBoard 集成的日志记录器。以下是对该日志记录器的详细解答: 1. pytorch_lightning.loggers.TensorBoardLogger 的用途 TensorBoardLogger 的主要用途是将 PyTorch Lightning 训练过程中的各种指标(如损失、准确率等)记录到 TensorBoard 中,以便进行可视化分析。这有助于开发者更直观地理解...
Tensorboard (seeLoggersoptions) Multi-GPU trainingsupport TPU support 16-bit trainingsupport Predict or Deploy 当结束训练后,有3个选项去使用你训练好的LightningModule Option 1: Sub-models 使用系统内任何模型去预测 # --- # to use as embedding extractor # --- autoencoder...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
Then, we simply log the training loss using the built-in Lightning logger function self.log(). You can also log other metrics like training accuracy inside this method: def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch y_hat = self(x) loss = F.cross_entropy(y_hat, y) acc...