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): optimizer = torch.optim.Adam(self.model.p...
使用lightningmodule.load_from_checkpoint 方法来加载模型权重。 python checkpoint_path = "path/to/your/pretrained_model.ckpt" model = MyLightningModel.load_from_checkpoint(checkpoint_path) (可选)对加载的模型进行测试或评估: 你可以通过打印模型结构或进行前向传播测试来验证模型是否成功加载。 python # 打...
Lightning ensures that when your network becomes complex your code doesn’t. Refactoring your models to lightningis simple, allows you to get rid of a ton of boilerplate, reduce cognitive load, and gives you the ultimate flexibility to iterate on research ideas faster with all the latest deep...
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...
Lightning 会自动在当前工作目录下保存权重,其中包含上一次训练的状态,确保在训练中断的情况下恢复训练。 # 默认路径trainer=Trainer()# 自主指定路径trainer=Trainer(default_root_dir="some/path/") 3.2 加载权重和超参数 model=MyLightningModule.load_from_checkpoint("/path/to/checkpoint.ckpt")# disable randomn...
enable_model_summary=True, # 显示模型构造 accelerator='auto', devices=1, # 多少个设备 deterministic=True, num_sanity_val_steps=1, # 正式训练之前跑一次validation 测试程序是否出错 benchmark=True, # cudnn加速训练(要确保每个batch同一个大小) ) # mnist_model.load_from_checkpoint('ckpts/exp3/ep...
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:...
# 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...
data和modle两个文件夹中放入__init__.py文件,做成包。这样方便导入。两个init文件分别是:from .data_interface import DInterface和from .model_interface import MInterface 在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,set...
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...