指定预训练模型保存的路径。这个路径通常是 .ckpt 文件(PyTorch Lightning 默认保存的模型格式)。 python checkpoint_path = "path/to/your/pretrained_model.ckpt" 使用PyTorch Lightning的加载函数加载模型: PyTorch Lightning 提供了 LightningModule.load_from_checkpoint 方法来加载模型。你需要定义一个 LightningModul...
classLitModel(pl.LightningModule):def__init__(...):defforward(...):deftraining_step(...)deftraining_step_end(...)deftraining_epoch_end(...)defvalidation_step(...)defvalidation_step_end(...)defvalidation_epoch_end(...)deftest_step(...)deftest_step_end(...)deftest_epoch_end(.....
首先遇到的是模型加载问题 RuntimeError: /home/teletraan/baseline/competition/mobile/weights/resnet18_fold1_seed3150.pth is a zip archive (did you mean to use torch.jit.load()?) 1. 主要是因为版本问题,有时候跑着就忘记激活环境了。所以选择正确环境的正确版本torch即可 第一个问题是遍历的顺序,os.l...
在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的 PyTorch Lightning 模型MyModel，然后使用torch.onnx.export函...
pytorch lightning 将数据 读到内存 pytorch读取模型 1. PyTorch的模型定义 1.1 PyTorch模型定义的方式 PyTorch中有三种模型定义方式,三种方式都是基于nn.Module建立的,我们可以通过Sequential,ModuleList和ModuleDict三种方式定义PyTorch模型。 Module类是torch.nn模块里提供的一个模型nn.Module,是所有神经网络的基础模型:...
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.LightningModule class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): # 定义网络架构 def __init__(self): super(LitAutoEncoder).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64), ...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
1. 直接打包部署PyTorch Lightning模型 从最简单的方法开始,让我们部署一个不需要任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。 PyTorch Lightning训练器是一个抽象了样板训练代码(想想训练和验证步骤)的类,它有一个内置的save_checkpoint()函数,可以将模型保存为.ckpt文件...
至于最后的部署，我们将把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript，并使用PyTorch的 JIT编译器来部署。要导出模型，只需将这部分添加到训练脚本中：图5 这方面的Python API与普通PyTorch示例一样：import torch from torch import jit from transformers import ( AutoModelForSequenceClassification, AutoConfig, ...
# 获取恢复了权重和超参数等的模型 model=MODEL.load_from_checkpoint(checkpoint_path='my_model_path/hei.ckpt')# 修改测试时需要的参数,例如预测的步数等 model.pred_step=1000# 定义trainer,其中limit_test_batches表示取测试集中的0.05的数据来做测试 trainer=pl.Trainer(gpus=1,precision=16,limit_test_batc...