pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能: 可以不必编写自定义循环,只要指定loss计算方法即可。 可以通过callbacks非常方便地添加CheckPoint参数保存、early_stopping 等功能。 可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常...
class 1_Metrics(Metric): 参考资料TorchMetrics in PyTorch Lightning class MyModule(LightningModule): def __init__(self): ... self.train_acc = torchmetrics.classification.Accuracy(task="multiclass", num_classes=num_classes) self.valid_acc = torchmetrics.classification.Accuracy(task="multiclass",...
trainer.fit(LightningModel(model),train_loader) 在Lightning的实现中,核心组件被组织在一个统一的模块中,通过预定义的接口(如training_step和configure_optimizers)来构建训练流程。这种设计极大地简化了代码结构,提高了可维护性。 Ignite的实现方式 fromignite.engineimportEvents,Engine fromignite.metricsimportAccuracy,...
这也是一些领先的公司使用 Lightning 的一个主要原因: 可以作为一种帮助他们大大缩短生产时间而不失去任何研究所需的灵活性的方法。 衡量指标 pytorch_lightning.metrics是一个Metrics API,是为了便于度量开发和在 PyTorch 和 PyTorch Lightning 中使用而创建的。 更新后的 API 提供了一种内置方法,可以跨多个 GPU (进...
pytorch_lightning深入浅出 可以不必编写自定义循环,只要指定loss计算方法即可。 可以通过callbacks非常方便地添加CheckPoint参数保存、early_stopping 等功能。 可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常用评估指标。
Bug description Im using pytorch version 1.8.1 on Google Colab pro to train CNN model and while trying to calculate the accuracy I wanted to use the pytorch_lightning's metrics module. But while trying to import the accuracy function I'm...
from pytorch_lightning.metrics import Metric classMyAccuracy(Metric): def__init__(self, dist_sync_on_step=False):super.__init__(dist_sync_on_step=dist_sync_on_step)self.add_state("correct", default=torch.tensor(0), dist_reduce_fx="sum")self.add_state("total", default=torch.tensor(...
可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常用评估指标。 可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点...
PyTorch Lightning是一个轻量级的PyTorch包装器,用于更简洁地组织PyTorch代码,同时不牺牲任何灵活性。PyTorch Lightning是一个很有必要学习的一个工具,对PyTorch训练过程进行更高层级的封装,但我认为它有点重,学习成本还是有些高的,不适合初学者。不扯远了,回到torchmetrics。使用torchMetrics的主要好处是:...
class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) self.accuracy = pl.metrics.Accuracy() def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...