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 Hook | on_step | on_epoch | prog_b...
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 Hook | on_step | on_epoch | prog_b...
然而,值得注意的是,如果你之前在pl.LightningModule中使用了self.log,self.log_dict等操作,在DDP模式下,默认的行为是只输出rank=0GPU上的值,而不是经过aggregate的全GPU上的均值。如果你希望通过这些命令来输出和loss/metrics,尤其是validation和test时的这些值,且希望这些值是在全数据集上计算后得到的均值,那么你...
完全版模板可以在GitHub:https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template找到。 04 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs...
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,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, ...
使用log:如果是TensorBoard,那么:tensorboard --logdir ./lightning_logs。在Jupyter Notebook中,可以使用: # Start tensorboard.%load_ext tensorboard%tensorboard --logdir lightning_logs/ 在行内打开TensorBoard。 小技巧:如果在局域网内开启了TensorBoard,加上flag --bind_all即可使用主机名访问: ...
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...
在README文件中作者对Pytorch Lightning以及其总结的模板进行了介绍,模板结构如下: 根目录下主要放两个文件:main.py和utils.py(辅助用),main.py包含三个功能:1、定义参数解析器parser,指定一些参数。2、callback函数设置:自动存档,Early Stop及LR Scheduler等,在pl.Trainer中会用到。3、将模型接口,数据集接口,训练...
I'm storing several pytorch-lightning modules in a list. Then I loop through them and do: [m.state_dict() for m in models], after this I get the ReferenceError: weakly-referenced object no longer exists. More detail: File ...torch/distributed/_sharded_tensor/__init__.py"...
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...