def on_init_end(self, trainer): print('Trainer is init now') 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...
Callback): def on_train_start(self, trainer, pl_module): print('训练开始!') def on_train_end(self, trainer, pl_module): print('训练结束!') 结论 这一部分介绍了 PyTorch Lightning,这是一个基于 PyTorch 的全面解决方案,提供了更方便和高效的深度学习模型训练方法。 系列的后续部分将使用 PyTorch...
on_validation_batch_end(out) validation_epoch_end(val_outs) on_validation_epoch_end() # set up for train model.train() torch.set_grad_enabled(True) 推荐参数 参数介绍(附视频)— https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/trainer.html%23trai...
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__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mode...
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) 1. 2. 3. 4. 5. 等价Lightning代码: def training_step(self, batch, batch_idx): prediction = ... ...
(pl.LightningModule):def__init__(self,net,learning_rate=1e-3):super().__init__()self.save_hyperparameters()self.net=net self.train_acc=Accuracy()self.val_acc=Accuracy()self.test_acc=Accuracy()defforward(self,x):x=self.net(x)returnx #定义loss deftraining_step(self,batch,batch_idx...
当大家在更改模型的时候只需要在对应的模块上进行更改即可,最后train.py主要功能就是读取参数,和调用dataModule和modelModule这两个包进行实例化DInterface和MInterface,当然一些PL框架的回调函数也需要在train.py里进行定义。 二、框架基本模块(Module) 2.1 LightningModule ...
Train Loop(training_step) 每个step中执行的代码 Validation Loop(validation_step) 在一个epoch训练完以后执行Valid Test Loop(test_step) 在整个训练完成以后执行Test Optimizer(configure_optimizers) 配置优化器等 展示一个最简代码: >>>importpytorch_lightningaspl>>>classLitModel(pl.LightningModule): ...
在使用pl.LightningModule定义好模型和训练逻辑之后,就需要定义trainer进行后续的训练和预测。 这里的train_loader可以使用pytorch原生的定义方式进行构造,对于pl.Trainer的参数,可以参考官方的API说明:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/api/pytorch_lightning.trainer.trainer.Trainer.html#pytorch_lightning...
PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具,它可以抽出代码中复杂重复的部分,使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 本文作者 Florian Ernst ...