html) Lightning是一种组织PyTorch代码,以使科学代码(science code)与工程分离的方法。它不仅仅是框架,而是PyTorch样式指南。在Lightning中,您可以将代码分为3个不同的类别: 研究代码(位于LightningModule中)。 工程代码(您删除并由trainer进行处理)。 不必要的研究代码(日志等,这些可以放在回调中)。 这是一个如何...
最简单的实践案例中,PL(PyTorch Lightning)只需要四个部分: LightningModule: 用来定义模型结构(和Pytorch不同) Data Set: 使用DataLoader(和Pytorch一样) Trainer: 将数据注入模型进行训练(和Pytorch不同) Loss Function: 使用nn.CrossEntropyLoss(和Pytorch一样) 下面通过一个简单的Pytorch向PL转化案例来具体解析上述...
classLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 将模型定义代码写在__init__中def__init__(self,encoder,decoder):super().__init__()# 前向传播在里面两个类实例方法中self.encoder=encoderself.decoder=decoder# 训练代码写在 training_step 钩子deftraining_step(self,batch,batch_idx):# training_step defines...
这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者希望其他人使用纯pytorch编写的库。你该怎样使用pytorch lightning? 下面的代码有两个类,第一个类使用标准的pytorch的nn.Module作为其父类。它是按...
若使用 PyTorch Lightning,可以把这一切封装到一个 class 内: importpytorch_lightningasLclassLightningModel(L.LightningModule):def__init__(self):super().__init__() self.model = ResNet18()defforward(self, x):returnmodel(x)defconfigure_optimizers(self): ...
Lightning forces the following structure to your code which makes it reusable and shareable: Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). ...
上面已经提到,研究代码 在 Lightning 中,是抽象为 LightningModule 类;而这个类与我们平时使用的 torch.nn.Module 是一样的(在原有代码中直接替换 Module 而不改其他代码也是可以的),但不同的是,Lightning 围绕 torch.nn.Module 做了很多功能性的补充,把上面4个关键部分都囊括了进来。
接着,我们需要定义一个LightningModule,包含模型的定义、前向推理、损失计算和优化步骤: importpytorch_lightningasplimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassMNISTModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MNISTModel,self).__init__()self.l1=nn.Linear(28*28,128)# 输入层self.l2=nn.Lin...
PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使得冗长的代码更加轻便,也可以称为轻量版的PyTorch。类似keras。 Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。 让我们生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。