class MyModel(LightningModule): def __init__(self, lr=0.001): super().__init__() self.lr = lr ``` 2.使用学习率调度器 PyTorch Lightning提供了一个名为` LearningRateScheduler`的调度器,可以方便地实现学习率的调整。例如: ```python class MyModel(
1. 创建 PyTorch Lightning 模型 首先,我们需要定义一个继承自pl.LightningModule的模型类。 importpytorch_lightningasplimporttorchfromtorchimportnnclassMyModel(pl.LightningModule):def__init__(self,learning_rate=0.001):super(MyModel,self).__init__()# 定义网络结构self.layer=nn.Linear(28*28,10)# 例...
Pytorch分布式训练的最简单攻略—Pytorch-Lightning GPU training (Intermediate) — PyTorch Lightning 2.4.0 documentation gpus-and-distributed-deep-learning PyTorch 源码解读之 DP & DDP:模型并行和分布式训练解析 手把手推导Ring All-reduce的数学性质 Pytorch 分布式训练中DP和DDP的原理和用法 PyTorch 源码解读之...
from pytorch_lightning import LightningModule, LightningTrainer class MyModel(LightningModule): def __init__(self, input_dim, output_dim, learning_rate=0.01): super().__init__() self.linear = Linear(input_dim, output_dim) self.optimizer = SGD(self.linear.parameters(), lr=learning_rate) ...
PyTorch Lightning 的基本流程 PyTorch Lightning 将训练过程分为几个步骤,以更好地组织代码。PyTorch Lightning 的基本流程如下: 模型定义:定义模型。 数据准备:准备数据集和数据加载器。 训练:训练模型。 验证:在训练过程中验证模型。 测试:测试训练好的模型。 在PyTorch Lightning 中,模型是自包含的,这意味着它包含...
pytorchlightning当前epoch [pytorch] torch.optimizer.lr_scheduler调整学习率 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR torch.optim.lr_scheduler.StepLR torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率(learning rate)的...
LightningModule): def __init__(self,net, learning_rate=1e-3, use_CyclicLR = False, epoch_size=500): super().__init__() self.save_hyperparameters() #自动创建self.hparams self.net = net self.train_acc = Accuracy() self.val_acc = Accuracy() self.test_acc = Accuracy() def ...
首先,我们需要定义一个继承自LightningModule的类,该类包含了模型的前向传播、损失函数、优化器等关键部分。 importtorchfromtorchimportnnimportpytorch_lightningasplclassLitModel(pl.LightningModule):def__init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, learning_rate=2e-4):super().__init__()self.save...
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 ...
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。 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, 而系统定...