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=[MyPrintingCallbac
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...
PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 使用PyPI进行轻松安装 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
Lightning Module 简介 主页面[2] 三个核心组件: 模型 优化器 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: ...
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 = ... ...
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...
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 ...
通过定义LightningDataModule的子类,数据集分割、加载的代码将整合在一起,可以实现的方法有: 1classMyDataModule(LightningDataModule):2def__init__(self):3super().__init__()4defprepare_data(self):5#download, split, etc...6#only called on 1 GPU/TPU in distributed7defsetup(self,stage:str):#st...
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 ...