步骤1:定义数据加载器和模型 在PyTorch Lightning中,我们使用LightningDataModule来定义数据加载器,并使用LightningModule来定义模型。下面是一个例子: importpytorch_lightningasplclassMyDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self):super().__init__()# 初始化数据加载相关的参数deftrain_dataloader(self)...
# 使用 PyTorch Lightning 设置 epochfrompytorch_lightningimportTrainer trainer=Trainer(max_epochs=10)# 指定10个epochtrainer.fit(model) 1. 2. 3. 4. 5. 通过流程图可以看到,整个设置过程的流转: 确定数据集计算总数据量设置批次大小计算所需_epoch数在 Trainer 中调用 fit 方法 验证测试 在设置完epoch后,...
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_end(outs) 等价Lightning代码: def training_step(self, bat...
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 = [] forbatchindata: out = training_step(batch) outs.append(out) training_epoch_end(outs) 等价Lightning...
Loop.on_run_start 重新调用 dataloader 问题看起来确实来自在每个 epoch 中重新加载 DataLoader。查看 DataLoader 的源码,发现是这样的: 当使用 persistent_workers > 0 迭代 DataLoader 时,如果_iterator` 为 None,则使用_get_iterator() 重新加载整个数据集。可以确定的是 Pytorch Lightning 错误地重置了 _...
Loop.on_run_start 重新调用 dataloader 问题看起来确实来自在每个 epoch 中重新加载 DataLoader。查看 DataLoader 的源码,发现是这样的: 当使用 persistent_workers > 0 迭代 DataLoader 时,如果_iterator` 为 None,则使用_get_iterator() 重新加载整个数据集。可以确定的是 Pytorch Lightning 错误地重置了 _iterator...
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...
Loop.on_run_start 重新调用 dataloader 问题看起来确实来自在每个 epoch 中重新加载 DataLoader。查看 DataLoader 的源码,发现是这样的: 当使用 persistent_workers > 0 迭代 DataLoader 时,如果_iterator` 为 None,则使用_get_iterator() 重新加载整个数据集。可以确定的是 Pytorch Lightning 错误地重置了 _iterator...
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 ...
on_train_batch_end(out) if should_check_val: val_loop() # end training epoch logs = training_epoch_end(outs) def val_loop(): model.eval() torch.set_grad_enabled(False) on_validation_epoch_start() val_outs = [] for val_batch in val_dataloader(): on_validation_batch_start() ...