| LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_bar | logger | | --- | --- | --- | --- | --- | | training_step | T | F | F | T | | training_step_end | T | F | F | T | | training_epoch_end | F | T | F | T | | validation_step| F | T | F |...
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...
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 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...
在Lightning的实现中,核心组件被组织在一个统一的模块中,通过预定义的接口(如training_step和configure_optimizers)来构建训练流程。这种设计极大地简化了代码结构,提高了可维护性。 Ignite的实现方式 from ignite.engine import Events, Engine from ignite.metrics import Accuracy, Loss ...
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...
例如,可以使用pytorch_lightning.callbacks.sanity_check回调来进行模型的简单检查,确保模型的实现是正确的。另外,还可以使用pytorch_lightning.loggers.TensorBoardLogger来记录训练过程中的张量信息,方便我们进行调试和分析。总的来说,PyTorch Lightning提供了一套完整的工具来帮助我们监控和检测PyTorch训练过程。通过使用这些...
from pytorch_lightning.loggers import WandbLogger import wandb wandb.login() os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false" @ex.automain def main(_config): # 初始化参数 start_time = time.time() # _config是Scale管理的参数,即config.py中的参数 ...
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...
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) ...