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(
ddp模式下batch_size是单个机子, 无需增大 learnring_rate调整,learning_rate一般需要线性scale, 推荐采用增大sqrt()倍 在ddp模式开启sync_batchnorm=True, 提升模型精度 5.2 训练加速 关闭不需要的操作,当模型中所有参数都参与训练时,pl中设置stratyge=ddp_find_unused_parameters_false 设置锁页内存,pl中通过设置tr...
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...
learning_rate) # prints the learning_rate you used in this checkpoint model.eval() y_hat = model(x) 如果需要修改超参数,在写Module的时候进行覆盖: class LitModel(LightningModule): def __init__(self, in_dim, out_dim): super().__init__() self.save_hyperparameters() # 在这里使用新的...
trainer = LightningTrainer( MyModel(input_dim=10, output_dim=1), learning_rate=0.001, gpus=1, progress_bar_refresh_rate=20, ) ``` (2)使用自定义的优化器和学习率调整策略。例如,可以使用 ReduceLROnPlateau 方案来调整学习率。 5.结论 总之,PyTorch Lightning 为深度学习模型的训练提供了许多便捷功能...
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。 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, 而...
方法是自定义函数adjust_learning_rate来改变param_group中lr的值 def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): lr = * (0.1 ** (epoch // 30)) for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = lr 1. 2. 3. 4. 有了adjust_learning_rate函数的定义,在训练的过程就可以调用我们的...
LightningModule): def __init__(self,net,learning_rate=1e-3): super().__init__() self.save_hyperparameters() self.net = net self.train_acc = Accuracy() self.val_acc = Accuracy() self.test_acc = Accuracy() def forward(self,x): x = self.net(x) return x #定义loss def ...
例如,EarlyStoppingPlot类可以直观地展示早期停止的情况,而LearningRatePlot类则能帮助我们监控学习率的变化情况。这些图形化的展示方式,使得训练过程的监控变得更加直观和高效。 此外,PyTorch Lightning还提供了Callback类,允许我们在训练过程中进行自定义操作。例如,ModelCheckpoint回调可以在每个epoch结束后保存模型的最佳...