log:像是TensorBoard等log记录器,对于每个log的标量,都会有一个相对应的横坐标,它可能是batch number或epoch number。而on_step就表示把这个log出去的量的横坐标表示为当前batch,而on_epoch则表示将log的量在整个epoch上进行累积后log,横坐标为当前epoch。 LightningMoule Hookon_stepon_epochprog_barlogger *also a...
self.experiment.log('images', generated) 1. 2. 3. 4. 此外,它还有一些的附加功能,比如你可以在CPU,GPU,多个GPU或TPU上训练模型,而无需更改PyTorch代码的一行;你可以进行16位精度训练,可以使用Tensorboard的五种方式进行记录。 这样说,可能不太明显,我们就来直观的比较一下PyTorch与PyTorch Lightning之间的差别...
如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
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self.log('val_loss', loss) 可见lightning 的特点以及省下的工作: 将训练各步骤的代码分配到不同的函数,层次分明 不需要.to(device)。lightning 会自动转换 不需要手动loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad() validation 阶段不需要手动torch.no_grad() ...
self.log()中常用参数以下: prog_bar:如果是True,该值将会显示在进度条上 logger:如果是True,将会记录到logger器中(会显示在tensorboard上) 2.2 LightningDataModule 这一个类必须包含的部分是setup(self, stage=None)方法,train_dataloader()方法。
self.experiment.log('images', generated) 此外,它还有一些的附加功能,比如你可以在CPU,GPU,多个GPU或TPU上训练模型,而无需更改PyTorch代码的一行;你可以进行16位精度训练,可以使用Tensorboard的五种方式进行记录。 这样说,可能不太明显,我们就来直观的比较一下PyTorch与PyTorch Lightning之间的差别吧。
Lightning 使得与记录器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您选择的logger。默认情况下我们使用 Tensorboard,但是您可以选择任何您希望支持的logger。 根据调用 log 的情况不同 ,Lightning 会自动确定何时应该进行日志记录(在每个step或每个epoch上) ,但是当然也...
在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程,实现了类似即插即用的开发...
Lightning 让带有 logger 的集成变得非常简单,只要在 LightningModule 中调用 log() 方法,系统就会将已记录的数量发送到用户选择的 logger 上。默认使用 Tensorboard,但是你也可以选择其他支持的 logger。 代码语言:javascript 复制 deftraining_step(self,batch,batch_idx):self.log('my_metric',x) ...