为了实现在达到一定准确率后停止训练的功能,我们需要对max_epochs参数进行动态调整。下面是具体的步骤: Step 1: 创建PyTorch Lightning模型 首先,我们需要创建一个继承自pl.LightningModule的模型类。这个类将包含我们训练模型的逻辑。 importpytorch_lightningasplclassImageClassifier(p
trainer = Trainer(max_epochs=5, gpus=1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module...
TorchOptimizer是一个集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize贝叶斯优化功能的Python库。该框架通过高斯过程对目标函数进行建模,实现了高效的超参数搜索空间探索,并利用并行计算加速优化过程。主要功能如下: 贝叶斯优化机制:摒弃传统的网格搜索和随机搜索方法,采用高斯过程构建目标函数的概率模型,实现智能化的超参数组合选...
在这里,我们很容易总结出,在训练部分,主要是三部分:_dataloader/_step/_epoch_end。Lightning把训练的三部分抽象成三个函数,而我们只需要“填鸭式”地补充这三部分,就可以完成模型训练部分代码的编写。 为了让大家更清晰地了解这三部分的具体位置,下面用PyTorch实现方式 来展现其位置。 for epoch in epochs: for b...
lightning_logs/version_10/checkpoints/epoch=8-step=15470.ckpt tensor(0.0376, device='cuda:0') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model_clone = Model.load_from_checkpoint(trainer.checkpoint_callback.best_model_path) trainer_clone = pl.Trainer(max_epochs=3,gpus=1) result =...
from collections import deque import os # 维护一个队列 self.save_models = deque(maxlen=3) # 这里的self 是指这个函数放到继承了pl.LightningModule的类里,跟training_step()是同级的 def manual_save_model(self): model_path = 'your_model_save_path_%s' % (your_loss) if len(self.save_models...
model=ExtendMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1)trainer.fit(model,mnist_train_loader) 如果你看到ExtendMNIST类中的代码,你会看到它只是覆盖了LightningModule类。使用这种编写代码的方法,你可以扩展以前编写的任何其他模型,而无需更改它,并且仍然可以使用pytorch lightning库。
高效且训练速度快。Lightning还允许使用PyTorch的所有多进程和并行工作技巧(如DDP),而无需编写额外的代码。 内置开发工具,如健全性检查(用于验证和训练循环以及模型架构)、即时创建过拟合数据集、早停回调、最佳权重管理等。例如https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.html ...
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...
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。 02 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, ...