inference.py:支持使用训练好的模型进行推断。 下面详细解析每个部分,以便理解它们是如何协同作用,以实现文本分类的高效工作流程。 1. 数据加载与预处理 在data.py 文件中,DataModule类被设计用来处理数据加载和预处理的所有环节。它利用了 PyTorch Lightning 的LightningDataModule,这有助于保持数据处理任务的模块化和可...
训练结束后,将利用模型来进行预测。inference.py 脚本中定义了一个名为 ColaPredictor 的类,该类负责加载经过训练的模型检查点,并提供了一个用于生成预测的方法: classColaPredictor:def__init__(self, model_path):self.model_path = model_pathself.model = ColaModel.load_from_checkpoint(model_path)self.mod...
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。 main.py函数只负责: 定义parser,添加parse项。 选...
LightningModule): ### Model ### def __init__(self, input_size, num_classes): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, num_classes) self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # forward defines the prodiction/inference actions def forward(sel...
pytorch lightning修改优化器,目录一、优化器1.1优化器的介绍1.2优化器的属性1.3优化器的方法1.3常用优化器1.3.2动量1.3.3常用优化器(1)随机梯度下降(SGD)(2)其余优化器二、学习率调整策略2.1学习率概念为什么要调整学习率2.2pytorch的六种学习率调整策略(1)StepLR
forward: 和正常的nn.Module一样,用于inference。内部调用时:y=self(batch) training_step_end: 只在使用多个node进行训练且结果涉及如softmax之类需要全部输出联合运算的步骤时使用该函数。同理,validation_step_end/test_step_end。 training_epoch_end:在一个训练epoch结尾处...
defforward(self, x):# in lightning, forward defines the prediction/inference actionsembedding =self.encoder(x)returnembedding deftraining_step(self, batch, batch_idx):# training_step defined the train loop.# It is independent of forward...
🚀 Feature From my current investigation, it seems TorchServe has matured and it is now the default Server used within Sagemaker AWS PyTorch Image. Until now, PyTorch Lightning has offered very limited support for serving and the transiti...
2.1 安装 PyTorch Lightning 通过pip 安装 pip install pytorch-lightning 1. 通过conda 安装 conda install pytorch-lightning -c conda-forge 1. 安装在指定conda环境 conda activate my_env pip install pytorch-lightning 1. 2. 安装后导入相关包 import os ...
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...