在PyTorch Lightning中,如果不想执行训练步骤,可以通过以下方式实现: 在训练循环中添加条件判断:在训练循环的每个步骤前添加一个条件判断语句,如果不满足执行训练的条件,则跳过该步骤。例如: 代码语言:txt 复制 for batch in dataloader: if not execute_training: continue # 执行训练步骤 ...
在初始化各种connector后,便开始初始化loops # init loopsself.fit_loop=_FitLoop(self,min_epochs=min_epochs,max_epochs=max_epochs)self.fit_loop.epoch_loop=_TrainingEpochLoop(self,min_steps=min_steps,max_steps=max_steps)self.validate_loop=_EvaluationLoop(self,TrainerFn.VALIDATING,RunningStage.VALIDAT...
trainer = Trainer( accumulate_grad_batches=5, limit_val_batches=100, val_check_interval=100, limit_train_batches=500, max_steps=40, callbacks=[ ModelCheckpoint(monitor="train_mean_loss" ,filename='{epoch}-{step}-{train_loss:.2f}-{val_mean_loss:.2f}' ,mode="min" ,save_top_k=3 ,...
Pytorch-Lightning中的训练器—Trainer 额外的解释 这里max_steps/min_steps中的step就是指的是优化器的step,优化器每step一次就会更新一次网络权重 梯度累加(Gradient Accumulation):受限于显存大小,一些训练任务只能使用较小的batch_size,但一般batch-size越大(一定范围内)模型收敛越稳定效果相对越好;梯度累加可以先累加...
pytorch-lightning pytorch-lightning的wandb 由于最近涉及下游任务微调,预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning,使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构,如Vilt代码中:https:///dandelin/ViLT,这类架构中只涉及到预训练,但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游...
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...
from pytorch_lightning import Trainer model = LitMNIST() trainer = Trainer(gpus=1) trainer.fit(model) Args: max_epochs: Stop training once this number of epochs is reached. By Default max_epochs: 1000 min_epochs: Force training for at least these many epochs max_steps: Stop training after...
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, 而...
defget_device(self, batch) -> str: """Retrieve device currently being used by minibatch""" returnbatch[0].device.index if self.on_gpu else 'cpu' defmain(hparams) -> None: model = DQNLightning(hparams) trainer = pl.Trainer( gpus=1, distributed_backend='dp', max_epochs=...
LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(64 * 4 *...