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/T
def train_loop():on_train_epoch_start()train_outs = []for train_batch in train_dataloader():on_train_batch_start() # --- train_step methods ---out = training_step(batch)train_outs.append(out) loss = out.loss backward()on_after_backward()optimize...
def on_train_end(self, trainer, pl_module): print('do something when training ends') 并将回调传递给Trainer trainer = Trainer(callbacks=[MyPrintingCallback()]) 提示,请参阅12个以上的回调方法:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/extensions/callbacks.html。 子模块 研究项目倾向于测试...
__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个输入args控制不同的部分。 同理,在model_interfac...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点。 一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。
train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=n_workers, persistent_workers=True, pin_memory=True, ) 因此,有两种可能性: Pytorch Lightning kill 掉 worker,没有考虑 persistent_workers 参数; 问题出在别的地方。 我在GitHub 上创建了一个 issue,希望 Lightning 团队意识这个问题,接下...
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, batch, batch_idx): prediction = ... return prediction def training_epoch_end(self, training_step_outputs): for pred...
DataLoader(dataset=dataset, batch_size=self.hparams.batch_size, ) returndataloader defget_device(self, batch) -> str: """Retrieve device currently being used by minibatch""" returnbatch[0].device.index if self.on_gpu else 'cpu' defmain(hparams) -> None: model = DQNLightning...
2.2 LightningDataModule 这一个类必须包含的部分是setup(self, stage=None)方法,train_dataloader()方法。 setup(self, stage=None):主要是进行Dataset的实例化,包括但不限于进行数据集的划分,划分成训练集和测试集,一般来说都是Dataset类 train_dataloader():很简单,只需要返回一个DataLoader类即可。