# 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...
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint # saves a file like: my/path/sample-mnist-epoch=02-val_loss=0.32.ckpt checkpoint_callback = ModelCheckpoint( monitor='val_loss', filename='sample-mnist-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}', save_top_k=3, mode='min', save_last=True ) t...
Trainer(resume_from_checkpoint='./lightning_logs/version_31/checkpoints/epoch=02-val_loss=0.05.ckpt') trainer.fit(model,dl_train,dl_valid) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 GPU available: False, used: False TPU available: None, using: 0 TPU cores | Name | Type | ...
model = LightningMNISTClassifier() # resume training RESUME = False if RESUME: resume_checkpoint_dir = './lightning_logs/version_1/checkpoints/' checkpoint_path = os.listdir(resume_checkpoint_dir)[0] resume_checkpoint_path = resume_checkpoint_dir + checkpoint_path ...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
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。
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 ...
Logs/example_net/lightning_logs/version_0 data example_Minist_data/MNIST/raw model utils PLighting.yaml README.md main.py user_guide.md README PyTorch Lightning 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,该项目旨在不牺牲大规模性能的情况下获得最大的开发灵活性。框架详见:...
Bug description Error torch._dynamo.exc.BackendCompilerFailed: debug_wrapper raised RuntimeError: Inference tensors do not track version counter. Error only happened during test step version lightning==2.0.0 torch==2.0.0+cu117 the code i...