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)#...
| LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_bar | logger | | --- | --- | --- | --- | --- | | training_step | T | F | F | T | | training_step_end | T | F | F | T | | training_epoch_end | F | T | F | T | | validation_step| F | T | F |...
64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))decoder=nn.Sequential(nn.Linear(3,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,28*28))# define the LightningModuleclassLitAutoEncoder
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...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers,training_step,validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
当然也可以继承 LightningLoggerBase 类来自定义Logger,这个自己看官方文档 3、optimizer 和 lr_scheduler 当然,在训练过程中,对学习率的掌控也是非常重要的,合理设置学习率有利于提高效果,学习率衰减可查看 pytorch必须掌握的的4种学习率衰减策略。那在pytorch_lightning 中如何设置呢?其实跟pytorch是一样的,基本上不...
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: ...
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...
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...