pytorch_lightning训练 max_epoch pytorch 训练过程 在PyTorch的可视化中,相比tensorboardX,Visdom更简洁方便一些(例如对image数据的可视化可以直接使用Tensor,而不必转到cpu上再转为numpy数据),刷新率也更快。 安装Visdom 直接用pip安装的话在windows上面可能出现问题,先从Github上下载Visdom的源码,进入解压后的目录,执行:...
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(pl.LightningModule):def__init__(self):super().__init__()# 模型的初始化defforward(self,x):# 前向传播逻辑deftraining_step(self...
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)...
2.1 数据模块LightningDataModule 通常情况下,我们需要做一些预处理,以及在定义完自己的dataset后,需要定义dataloader,这里可以直接继承LightningDataModule模块,直接重写其中的方法即可。 class MNISTDataModule(LightningDataModule): def __init__(self,root_dir,val_size,num_workers,batch_size): super(MNISTDataModule...
在Linghtning中,这部分代码抽象为 LightningModule 类。 1.2 工程代码 Engineering code 这部分代码很重要的特点是:重复性强,比如说设置early stopping、16位精度、GPUs分布训练。 在Linghtning中,这部分抽象为 Trainer 类。 1.3 非必要代码 Non-essential code ...
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。
数据(Data),用户通过torch.utils.data.DataLoader实现,也可以封装成pl.LightningDataModule。 二,pytorch-lightning使用范例 下面我们使用minist图片分类问题为例,演示pytorch-lightning的最佳实践。 1,准备数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 代码语言:javascript ...
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...
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 ...
步骤1 :创建针对 Lightning 和预训练 NGC 模型优化的网格会话 网格会话运行在需要扩展的相同硬件上,同时为您提供预配置的环境,以比以前更快地迭代机器学习过程的研究阶段。会话链接到 GitHub ,使用 JupyterHub 加载,可以通过 SSH 和您选择的 IDE 进行访问,而无需自己进行任何设置。