在自动优化中,training_step必须返回一个tensor或者dict或者None(跳过),对于简单的使用,在training_step可以return一个tensor会作为Loss回传,也可以return一个字典,其中必须包括key"loss",字典中的"loss"会提取出来作为Loss回传,具体过程主要包含在lightning\pytorch\loops\automatic.py中的_ AutomaticOptimization()类。
实际使用需要做如下修改, frompytorch_lightningimportLightningModuleclassMyModel(LightningModule):def__init__(self):super().__init__()# Important: This property activates manual optimization.self.automatic_optimization=Falseself.fgm=FGM(model)deftraining_step(self,batch,batch_idx):opt=self.optimizers()...
trainer*=*Trainer(automatic_optimization*=False*) 现在训练循环已经由用户自己掌握。 代码语言:javascript 复制 deftraining_step(self,batch,batch_idx,opt_idx):(opt_a,opt_b,opt_c)=self.optimizers()loss_a=self.generator(batch[0])# usethisinsteadofloss.backward so we can automate half # precision...
🐛 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 ...
📚 Documentation The doc of manual optimization give an example of gradient clipping (added by #16023): from lightning.pytorch import LightningModule class SimpleModel(LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.automati...
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 ...
trainer*=*Trainer(automatic_optimization*=False*) 现在训练循环已经由用户自己掌握。 deftraining_step(self, batch, batch_idx, opt_idx):(opt_a, opt_b, opt_c) =self.optimizersloss_a =self.generator(batch[0])# use this instead of loss.backward so we can automate half# precision, etc...se...
Lightning 1.0.0 使大规模的部署模型变得简单。代码可以轻松导出。 这意味着数据科学家、研究人员等团队现在就可以成为生产模型的人,而不需要庞大的机器学习工程师团队。 Lightning 旨在提供一种帮助研究者大幅缩短生产时间的方法,同时又不丧失任何研究所需的灵活性 ...
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。
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。