pytorch lightning modelcheckpoint 文心快码BaiduComate PyTorch Lightning中ModelCheckpoint的作用 ModelCheckpoint是PyTorch Lightning中的一个回调(Callback)类,用于在训练过程中自动保存模型的参数和状态。这有助于在训练中断或出错时恢复训练,以及在训练完成后检索最佳模型。 ModelCheckpoint的主要参数及其用途 dirpath(Union...
print(x) 1. 2. 输出结果: tensor([[2.4835e+27,2.5428e+30,1.0877e-19],[1.5163e+23,2.2012e+12,3.7899e+22],[5.2480e+05,1.0175e+31,9.7056e+24],[1.6283e+32,3.7913e+22,3.9653e+28],[1.0876e-19,6.2027e+26,2.3685e+21]]) 1. 2. 3. 4. 5. 创建一个有初始化的矩阵: x=torch.rand...
model_checkpoint = torch.load('checkpoint.pth.tar') pretrain_model_dict = model_checkpoint['state_dict'] model_dict = model.state_dict() same_model_dict = {k : v for k, v in pretrain_model_dict if k in model_dict} model_dict.update(same_model_dict) model.load_state_dict(model_...
frompytorch_lightning.callbacksimportModelCheckPoint ModelCheckPoint和EarlyStopping一样都是属于callback的,所以导入之后只需要实例化并作为callback的参数传给Trainer即可,下面只展示实例化的过程: checkpoint_callback=ModelCheckpoint(monitor='val_loss',# 监测指标mode='min',# 向上更新还是向下更新dirpath='emissions...
使用pytorch-lightning漂亮地进行深度学习研究 我用了约80行代码对 pytorch-lightning 做了进一步封装,使得对它不熟悉的用户可以用类似Keras的风格使用它,轻而易举地实现如下功能: 模型训练(cpu,gpu,多GPU) 模型评估 (自定义评估指标) 最优模型参数保存(ModelCheckPoint) 自定义学习率 (lr_schedule) 画出优美的Los...
在介绍了 PyTorch Lightning 的基本流程后,现在我们将介绍 PyTorch Lightning 中最重要的概念:回调。 要使用回调,在 Trainer 中填写 callbacks 参数。 trainer = pl.Trainer( logger=logger, max_epochs=5, callbacks=[checkpoint_callback, early_stopping_callback, lr_monitor], ) 回调用于定制训练过程。这里,这...
trainer.fit(model) 要注意,此时必须保证模型的每个权重都从 checkpoint 加载(或是手动加载),否则模型不完整。 针对使用 FSDP 或 DeepSpeed 训练的大参数模型,就不应使用trainer.init_module()了。对应的,为了加快大参数模型加载速度、减少内存消耗,在编写 LightningModel 时要把模型参数写到def configure_model(self)...
从而统一tensorboard和pytorch lightning对指标的不同描述方式。Pytorch Lightning把ModelCheckpoint当作最后一个CallBack，也就是它总是在最后执行。这一点在我看来很别扭。如果你在训练过程中想获得best_model_score或者best_model_path，它对应的是上一次模型缓存的结果，而并不是最新的模型缓存结果 ...
Pretrain, finetune and deploy AI models on multiple GPUs, TPUs with zero code changes. - GitHub - adosar/pytorch-lightning at docs/20130_ModelCheckpoint
上面的使用的self.log是非常重要的一个方法,这个方法继承自LightningModule这个父类,我们使用这里log就可以在训练时使用ModelCheckpoint对象(用于保存模型的参数对象)去检测测试步骤中的参数(比如这里我们就可以检测val_loss这个值,来确定是否保存这个模型参数)