# precision,etc...self.manual_backward(loss_a,opt_a,retain_graph=True)self.manual_backward(loss_a,opt_a)opt_a.step()opt_a.zero_grad()loss_b=self.discriminator(batch[0])self.manual_backward(loss_b,opt_b)... 日志(Logging) Lightning 使得 loggers 的集成变得非常简单——只需在 LightningM...
import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 2: Define a LightningModule (nn.Module subclass) class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(28 * 28, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128...
The LightningModule is an extension of the nn.Module class. It combines the training, validation, testing, prediction, and optimization steps of the PyTorch workflow into a single interface without loops. When you start using LightningModule, the PyTorch code isn't abstracted; it’s organized ...
pytorch_lightning.metrics 是一种 Metrics API,旨在在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中轻松地进行度量指标的开发和使用。更新后的 API 提供了一种内置方法,可针对每个步骤跨多个 GPU(进程)计算指标,同时存储统计信息。这可以让用户在一个阶段结束时计算指标,而无需担心任何与分布式后端相关的复杂度。
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
pytorch_lightning.metrics 是一种 Metrics API,旨在在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中轻松地进行度量指标的开发和使用。更新后的 API 提供了一种内置方法,可针对每个步骤跨多个 GPU(进程)计算指标,同时存储统计信息。这可以让用户在一个阶段结束时计算指标,而无需担心任何与分布式后端相关的复杂度。
_lightning_optimizers: lightning_optimizer._on_before_step = self._on_before_step lightning_optimizer._on_after_step = self._on_after_step def advance(self, kwargs: OrderedDict) -> None: """Performs the training step for manual optimization. Args: kwargs: The kwargs passed down to the ...
🐛 Bug To Reproduce when using manual_optimization with ddp, it will raise a warning UserWarning: From PyTorch 1.7.0, Lightning ``manual_optimization`` needs to set ``find_unused_parameters=True`` to properly work with DDP., but ineed we ...
frompytorch_lightning.callbacksimportModelCheckpointclassLitAutoEncoder(pl.LightningModule):defvalidation_step(self,batch,batch_idx):x,y=batchy_hat=self.backbone(x)# 1. 计算需要监控的量loss=F.cross_entropy(y_hat,y)# 2. 使用log()函数标记该要监控的量,名字叫'val_loss'self.log('val_loss',loss...
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,test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个输入args控制不同的部分。 同理,在model_...