PyTorch Lightning 只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速实验和模型迭代。 内置最佳实践:PyTorch ...
Lightning 会自动在当前工作目录下保存权重,其中包含上一次训练的状态,确保在训练中断的情况下恢复训练。 # 默认路径 trainer = Trainer() # 自主指定路径 trainer = Trainer(default_root_dir="some/path/") 3.2 加载权重和超参数 model = MyLightningModule.load_from_checkpoint("/path/to/checkpoint.ckpt") ...
要将模型转换为PyTorch Lightning,只需将pl.LightningModule替换为nn.Module 新的PyTorch Lightning类与PyTorch完全相同,只不过LightningModule提供了用于研究代码的结构。 Lightning为PyTorch代码提供了结构 看到?两者的代码完全相同! 这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或将其用作预训练模型 ...
import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 3) ) self.decoder = nn.Se...
import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...
pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pytorch lightning的安装 1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c...
如果你看到ExtendMNIST类中的代码,你会看到它只是覆盖了LightningModule类。使用这种编写代码的方法,你可以扩展以前编写的任何其他模型,而无需更改它,并且仍然可以使用pytorch lightning库。 那么,你能在训练时给我看一下结果吗?好,让我们看看它在训练时是什么样子。
2.1 LightningModule LightningModule必须包含的部分是init()和training_step(self, batch, batch_idx),其中init()主要是进行模型的初始化和定义(不需要定义数据集等)。training_step(...)主要是进行定义每个batch数据的处理函数。 1 2 3 4 5 deftraining_step(self, batch, batch_idx): ...
PyTorch Lightning是面向专业AI研究人员和机器学习工程师的深度学习框架,他们需要在不牺牲大规模性能的情况下获得最大的灵活性。lightning 使你的想法到论文和产品同样速度。LightningModule是原始PyTorch的一个轻量化结构,允许最大的灵活性和最小的库文件。它作为一个模型“配方”,指定所有的训练细节。
理解PyTorch Lightning的基本概念:在开始移植代码之前,您需要了解PyTorch Lightning的核心概念,如LightningModule、Trainer等。 重构PyTorch代码:您需要将原始的PyTorch代码分解为可重用的组件,并尝试将这些组件映射到PyTorch Lightning的高级抽象。 使用PyTorch Lightning的高级功能:一旦您的代码在PyTorch Lightning中重新编写,您...