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...
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不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
LightningDataModule): def __init__(self, data_dir: str = "./minist/", batch_size: int = 32, num_workers: int =4): super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers def setup(self, stage = None): transform = T.Compo...
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:...
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。
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 ...
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 ...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers,training_step,validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。