主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs = []for batch in data:out = training_step(batch)outs.append(out)training_epoch
deftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batchy_hat=self.model(x)loss=F.cross_entropy(y_hat,y)pred=...return{"loss":loss,"pred":pred}deftraining_step_end(self,batch_parts):# 从每个GUP计算到的predictionspredictions=batch_parts["pred"]# 从每个GUP计算到的losseslosses=batch_parts["loss...
完全版模板可以在GitHub:https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template找到。 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs = [] for batch in data: out = train...
完全版模板可以在GitHub:https:///miracleyoo/pytorch-lightning-template 找到。 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs = [] for batch i...
Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs)等价Lightning代码:deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction ...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
on_epoch_end方法被调用时,我们可以从优化器的参数组中获取并打印当前的学习率。 4. 训练模型并观察学习率 最后,我们需要将模型与回调结合起来,并开始训练。 frompytorch_lightningimportTrainer model=MyModel(learning_rate=0.01)lr_logger=LearningRateLogger()trainer=Trainer(callbacks=[lr_logger],max_epochs=10...
pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pytorch lightning的安装 1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c...
YOLO模型YOLO(You Only Look Once)是一种高效的目标检测模型,它将图像划分为网格,并在每个网格中同时预测边界框和类别,从而实现端到端的实时目标检测。与传统方法相比,YOLO具有速度快、精度高、适用于实时应用的优点,广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域。
(device)xb, yb=get_batch('train')# 注意力头classHead(nn.Module): def__init__(self, head_size): super().__init__() self.head_size=head_size self.key=nn.Linear(embed_size, head_size, bias=False) self.query=nn.Linear(embed_...