train_on_device(model.copy()) on_fit_end() def train_on_device(model): # setup is called PER DEVICE setup() configure_optimizers() on_pretrain_routine_start() for epoch in epochs: train_loop() teardown() def tr
步骤4: 创建一个PyTorch Lightning回调函数 回调函数是PyTorch Lightning的另一个重要组件,它可以在训练过程中执行特定的操作。在这里,我们将创建一个回调函数来设置训练器的最大epoch。 classMyCallback(pl.Callback):defon_train_start(self,trainer,pl_module):# 设置训练器的最大epochtrainer.max_epochs=10 1. ...
frompytorch_lightningimportTrainer# 创建一个Trainer实例trainer=Trainer(gpus=1,max_epochs=10,progress_bar_refresh_rate=20) 1. 2. 3. 4. 在上面的代码中,我们创建了一个Trainer实例,并设置了一些训练选项。具体来说,gpus=1表示我们使用一块GPU进行训练,max_epochs=10表示训练的Epoch数量为10,progress_bar_r...
deftrain_on_device(model): # setup is called PER DEVICE setup() configure_optimizers() on_pretrain_routine_start() forepochinepochs: train_loop() teardown() deftrain_loop(): on_train_epoch_start() train_outs = [] fortrain_batchintrain_dataloader()...
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 _...
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,从...
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...
def train_on_device(model): # setup is called PER DEVICE setup() configure_optimizers() on_pretrain_routine_start() for epoch in epochs: train_loop() teardown() def train_loop(): on_train_epoch_start() train_outs = [] for train_batch in train_dataloader(): on_train_batch_start(...
Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on multiple GPUs, TPUs with zero code changes. - Lightning-AI/pytorch-lightning