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...
3. Lightning 实战案例 - Dummy Version 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...
定义LightningModule, 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):# ...
lightning 会自动执行scheduler.step()。 trainer.init_module()节省初始化资源# 利用trainer.init_module(),可以避免额外的精度转换,且能直接将模型加载到 GPU(而不是从 CPU 转移)。 trainer = Trainer(accelerator="cuda", precision="16-true")withtrainer.init_module():# models created here will be on G...
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。
Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). ...
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 提供了结构化的 PyTorch code 看!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。
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)。
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...