# load checkpointcheckpoint="./lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch=0-step=100.ckpt"autoencoder=LitAutoEncoder.load_from_checkpoint(checkpoint,encoder=encoder,decoder=decoder)# choose your trained nn.Modul
classConditioningLightningCLI(LightningCLI):# OPTIMIZER_REGISTRY.classes就是获取被注册过的类# nested_key是配置文件中最上层的命名空间的名字# 向parse传递额外的参数# link到model的optimizer_init和lr_scheduler_initdefadd_arguments_to_parser(self,parser):parser.add_optimizer_args(OPTIMIZER_REGISTRY.classes,ne...
本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习(RL)领域。在这里,我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络(DQN)模型,以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。 在本文中,我们…
classMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,data_dir:str="./minist/",batch_size:int=32,num_workers:int=4):super().__init__()self.data_dir=data_dir self.batch_size=batch_size self.num_workers=num_workers defsetup(self,stage=None):transform=T.Compose([T.ToTensor()]...
!tensorboard --logdir ./lightning_logs #在命令行中查看 1. From: https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/new-project.html# def training_step(self, batch, batch_idx): tensorboard = self.logger.experiment tensorboard.any_summary_writer_method_you_want()) ...
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口,pytorch-lightning之于pytorch,就如同keras之于tensorflow。 关于pytorch-lightning的完整入门介绍,可以参考我的另外一篇文章。 使用pytorch-lightning漂亮地进行深度学习研究 我用了约80行代码对 pytorch-lightning 做了进一步封装,使得对它不熟悉的用户可以用类似Keras...
简介:利用 PyTorch Lightning 搭建一个文本分类模型 引言 在这篇博文中,将逐步介绍如何使用 PyTorch Lightning 来构建和部署一个基础的文本分类模型。该项目借助了 PyTorch 生态中的多个强大工具,例如 torch、pytorch_lightning 以及 Hugging Face 提供的 transformers,从而构建了一个强大且可扩展的机器学习流程。
API页面:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html%23lightningmodule-api 一个Pytorch-Lighting 模型必须含有的部件是: init: 初始化,包括模型和系统的定义。 training_step(self, batch, batch_idx): 即每个batch的处理函数。
API页面:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html%23lightningmodule-api 一个Pytorch-Lighting 模型必须含有的部件是: init: 初始化,包括模型和系统的定义。 training_step(self, batch, batch_idx): 即每个batch的处理函数。
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 ...