import pytorch_lightning as pl import torch import torch.nn as nn frompytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger from torchvision.models import resnet50 import torch.optim as optim from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint from torchvision import transforms import torch.utils.data as...
于是，就诞生了这样一个“友好”的PyTorch Lightning。直接在GitHub上斩获6.6k星。首先，它把研究代码与工程代码相分离，还将PyTorch代码结构化，更加直观的展现数据操作过程。这样，更加易于理解，不易出错，本来很冗长的代码一下子就变得轻便了，对AI研究者十分的友好。话不多说，我们就来看看这个轻量版的“PyTorch...
2.1 数据模块LightningDataModule 通常情况下,我们需要做一些预处理,以及在定义完自己的dataset后,需要定义dataloader,这里可以直接继承LightningDataModule模块,直接重写其中的方法即可。 classMNISTDataModule(LightningDataModule):def__init__(self,root_dir,val_size,num_workers,batch_size):super(MNISTDataModule,self...
定义完logsoftmax后,定义负对数似然损失函数(negative log-likelihood loss)NLLLoss,与前者共同作为交叉熵损失函数(cross-entropy loss)使用。 这是接续的代码示例,定义NLLLoss criterion = nn.NLLLoss() images, labels = next(iter(trainloader)) images = images.view(images.shape[0], -1) logps = model(...
Lightning极为可扩展。例如,如果想使用多个优化器(即GAN),则可以在此处返回两者。 还会注意到,在Lightning中,传入了self.parameters() 而不是模型,因为LightningModule是模型。 损失 对于n向分类,要计算交叉熵损失。交叉熵与将使用的NegativeLogLikelihood(log_softmax)相同。
在这种情况下(风险投资),我相信pytorch lightning将足够稳定,可以用作你编写pytorch代码的标准库,而不必担心将来开发会停止。 对于我来说,我选择在我的下一个项目中使用pytorch lighting,我喜欢它的灵活性,简单和干净的方式来编写用于深度学习研究的代码。
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...
importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportnnfrompytorch_lightning.core.lightningimportLightningModuleclassLitMNIST(LightningModule):def__init__(self):super().__init__()# mnist images are (1, 28, 28) (channels, width, height)self.layer_1=torch.nn.Linear(28*28,128)self.layer_2=...
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有几种方法可以将这些信息保存在检查点和yaml文件中。这里的目标是提高可读性和再现性。 第一种方法是让lightning将__init__中的任何内容的值保存到检查点。这也使这些值通过self.hparams可用。 class LitMNIST(LightningModule): def __init__(self, layer_1_dim=128, learning_rate=1e-2, **kwarg...