pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口,pytorch-lightning之于pytorch,就如同keras之于tensorflow。 关于pytorch-lightning的完整入门介绍,可以参考我的另外一篇文章。 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
# see training procedurein`Improved Training of Wasserstein GANs`,Algorithm1# https://arxiv.org/abs/1704.00028defconfigure_optimizers(self):gen_opt=Adam(self.model_gen.parameters(),lr=0.01)dis_opt=Adam(self.model_disc.parameters(),lr=0.02)n_critic=5return({'optimizer':dis_opt,'frequency':n...
被抽象为LightningModule类。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class LitClassifier(pl.LightningModule): def __init__(self, hidden_dim=128, learning_rate=1e-3): super().__init__() self.save_hyperparameters() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, self.hparams.hidden_dim...
...defconfigure_optimizers(self):...returntorch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02) 那么整个生命周期流程是如何组织的? 4.1 准备工作 这部分包括LightningModule的初始化、准备数据、配置优化器。每次只执行一次,相当于构造函数的作用。 __init__()(初始化 LightningModule ) prepare_data()(准备数据,包...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
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, ...
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...
在pointnet.pytorch-master/utils文件夹下,通过快捷键打开终端:按住Ctrl+L,输入cmd回车,就会快速打开cmd窗口,且定位到该文件夹下。在终端输入 python train_classification.py --dataset=E:\PointNet\pointnet.pytorch-master\pointnet.pytorch-master\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0\ --nepoch=4 --da...
(28 * 28, 10) def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) def training_step(self, batch, batch_nb): x, y = batch loss = F.cross_entropy(self(x), y) return loss def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=...
and then make smart decisions at superhuman levels. However, the effectiveness of AI depends on the quality of the underlying models. So, whether you’re an academic researcher or a data scientist, you want to quickly build models with a variety of parameters and identify th...