定义一个LightningModule的基类,可以实现的函数如下: 1frompytorch_lightningimportLightningModule23classMyModel(LightningModule):4"""5The only required methods in the LightningModule are:6init7training_step8configure_optimizers9"""10def__init__(self, *args, **kwargs):pass11defforward(self, *args, ...
这里的configure_optimizers返回值有多种形式,非常的灵活,具体的可以参考官网:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/api/pytorch_lightning.core.LightningModule.html#pytorch_lightning.core.LightningModule.configure_optimizers 之后在training_step,validation_step,test_step定义每个batch的训练逻辑,其中的se...
错误信息:ImportError: cannot import name 'LightningModule'解决方案:确保你已经正确安装了PyTorch-Lightning库。你可以使用以下命令进行安装: pip install pytorch-lightning 如果你已经安装了PyTorch-Lightning但仍然遇到此错误,尝试更新库到最新版本: pip install --upgrade pytorch-lightning 错误信息:AttributeError: mod...
Lightning将DL/ML代码分为三种类型：研究代码、工程代码、非必要代码。针对不同的代码，Lightning有不同的处理方式。这里的研究代码指的是特定系统及其训练方式，比如GAN、VAE，这类的代码将由LightningModule直接抽象出来。我们以MNIST生成为例。l1 = nn.Linear(...)l2 = nn.Linear(...)decoder = Decoder()x1 =...
Lightning为PyTorch代码提供了结构 看到?两者的代码完全相同! 这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或将其用作预训练模型 数据 在本教程中,使用MNIST。 资料来源:维基百科 生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。
第一种方法是让lightning将__init__中的任何内容的值保存到检查点。这也使这些值通过self.hparams可用。 class LitMNIST(LightningModule): def __init__(self, layer_1_dim=128, learning_rate=1e-2, **kwargs): super().__init__() # 调用此命令将 (layer_1_dim=128, learning_rate=1e-4)保存...
import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...
Trainer 则是开始执行模型训练、测试过程的类,传入一个 LightningModule 和对应控制参数来实例化即可开始训练。 我们从一个最简单的例子——MNIST 手写数字识别开始: 1 导入必要的库 导入pytorch_lightning 和 pytorch 常用的库。 import os import torch
Lightning 让带有 logger 的集成变得非常简单,只要在 LightningModule 中调用 log() 方法,系统就会将已记录的数量发送到用户选择的 logger 上。默认使用 Tensorboard,但是你也可以选择其他支持的 logger。 代码语言:javascript 复制 deftraining_step(self,batch,batch_idx):self.log('my_metric',x) ...
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 ...