这里是官方教程:PyTorch Lightning 1.9.0 documentation。 模型架构 import pytorch_lightning as pl import torch import torch.nn as nn from pytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger from torchvision.models import resnet50 import torch.optim as optim from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckp...
UserWarning: Starting from v1.9.0,tensorboardXhas been removed as a dependency of thepytorch_lightningpackage, due to potential conflicts with other packages in the ML ecosystem. For this reason,logger=Truewill useCSVLoggeras the default logger, unless thetensorboardortensorboardXpackages are found. ...
self.log('val_loss',loss, on_epoch=True, prog_bar=True, logger=True) 上面的使用的self.log是非常重要的一个方法,这个方法继承自LightningModule这个父类,我们使用这里log就可以在训练时使用ModelCheckpoint对象(用于保存模型的参数对象)去检测测试步骤中的参数(比如这里我们就可以检测val_loss这个值,来确定是否...
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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 deftraining_step(self,batch,batch_idx):self.lo...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而系统定...
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...
In data_monitor.py pytorch_lightning.loggers import LightningLoggerBase I always get the error message cannot import name 'LightningLoggerBase' from 'pytorch_lightning.loggers' but would be working if from pytorch_lightning.loggers.base ...
Tensorboard (seeLoggersoptions) Multi-GPU trainingsupport TPU support 16-bit trainingsupport Predict or Deploy 当结束训练后,有3个选项去使用你训练好的LightningModule Option 1: Sub-models 使用系统内任何模型去预测 # --- # to use as embedding extractor # --- autoencoder...
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!