* 其中,`training_step`必须返回一个可供optimizer使用的计算好的loss,以便backprop优化网络。 * 当然,`training_step`也可以返回一些其它内容供Callbacks使用,这些内容需要被放到一个dict中,且需要保证其中有一个key是`loss`。所有的这些返回量都可以在`on_train_batch_end`中访问。 * 如果
optimizer = optim.SGD([weight], lr=0.1, momentum=0.9) opt_state_dict = optimizer.state_dict() print("state_dict before step:\n", opt_state_dict) for i in range(10): optimizer.step() print("state_dict after step:\n", optimizer.state_dict()) torch.save(optimizer.state_dict(), os...
loss = loss_func(prediction, y) #y是真实值,前者是预测值 optimizer.zero_grad() #这一步是将梯度降为0,防止先前的梯度造成影响 loss.backward() #进行loss值的反向传播 optimizer.step() #用optimizer以学习效率0.5来优化梯度 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 以上代码不包含可视化部分,...
optimizer)) self.log('train_step_loss', loss) train_rs = {'train_loss': loss, 'train_acc': acc} self.training_step_outputs.append(train_rs) return loss def predict_step(self, batch, batch_idx: int, dataloader_idx: int = 0): rs = self(batch[0]) rs = torch.argmax(rs, -1)...
TorchOptimizer是一个集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize贝叶斯优化功能的Python库。该框架通过高斯过程对目标函数进行建模,实现了高效的超参数搜索空间探索,并利用并行计算加速优化过程。主要功能如下: 贝叶斯优化机制:摒弃传统的网格搜索和随机搜索方法,采用高斯过程构建目标函数的概率模型,实现智能化的超参数组合选...
例如,在这里您可以自己进行向后传递梯度 class LitModel(LightningModule): def optimizer_step(self, current_epoch, batch_idx, optimizer, optimizer_idx, second_order_closure=None): optimizer.step() optimizer.zero_grad() 对于您可能需要的其他任何内容,我们都有一个广泛的回调系统(https://pytorch-...
optimizer.zero_grad() for batch in val_dataloader: # validation_step # ... # validation_step # *_step_end # ... # *_step_end 4. 使用Lightning的好处 只需要专注于研究代码 不需要写一大堆的.cuda()和.to(device),Lightning会帮你自动处理。如果要新建一个tensor,可以使用type_as来使得新tensor...
自动调用 optimizer.step(), backward, zero_grad() 自动调用 .eval(), enabling/disabling grads 权重加载 保存日志到tensorboard 支持多-GPU、TPU、AMP PL的训练验证测试过程 训练、验证和测试的过程是一样的,就是对三个函数进行重写。 training_step(self, batch, batch_idx) ...
2.3 Fit with Lightning Trainer 对应的中文不知道怎么翻译贴切。意思就是把Trainer所需要的参数喂给它。 这里的trainer.fit接收两个参数,包括model 和 dataloader. 然后它自己就开始训练~~~ trainer是自动化的,包括: Epoch and batch iteration 自动调用...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...