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...
classLitModel(pl.LightningModule):def__init__(self):...self.train_acc=pl.metrics.Accuracy()self.valid_acc=pl.metrics.Accuracy()deftraining_step(self,batch,batch_idx):logits=self(x)...self.train_acc(logits,y)# log step metric self.log('train_acc_step',self.train_acc)defvalidation_step...
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...
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...
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)。
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...
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). ...
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): ...
安装PyTorch Lightning,你可以通过pip轻松完成: pipinstallpytorch-lightning 1. 步骤3:创建Lightning模型 定义自己的模型,继承自LightningModule。以下是一个简单的示例: importpytorch_lightningasplimporttorchfromtorchimportnnclassMyModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self...