那么就剩下一个了:导入错误,导入方式‘from pytorch_lightning.utilities.seed import seed_everything’不适用了,查找官方网址,改成‘from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer, seed_everything’,解决 官网地址旧:pytorch_lightning.utilities.seed — PyTorch Lightning 1.0.8 documentation (pytorch-ligh...
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...
Pytorch-Lightning使用 PL的主要过程 # 从模型的定义开始,主要区别就是继承pl.LightningModuleclassLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 定义网络架构 def__init__(self):super(LitAutoEncoder).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))# 前向传播过程 deff...
1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c conda-forge 2. 定义一个网络模型模型:LightningModule 通过继承LightningModule,并实现几个关键的函数,使得模型在训练、验证和测试过程中能进行模块化调用,具体细节完全被自定义的函数封装,整体十分简洁。定义一个LightningModule的基类,可以实现的函数如...
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...
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): ...
Lightning 使得 loggers 的集成变得非常简单——只需在 LightningModule 的任何地方调用 log()方法,它就会将记录的数量发送到你选择的 logger。默认情况下我们使用 Tensorboard,但是你可以选择任何你想用的支持的 logger。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
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...
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). ...
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。