PyTorch Lightning 自动处理了许多繁琐的操作。例如,使用 PyTorch Lightning,可以轻松实现早停回调和模型参数保存,而无需编写复杂的代码。只需简单地配置回调函数,Lightning 就会自动监控验证损失并在合适的时候停止训练,并且会在训练过程中自动保存和加载最佳模型参数。此外,Lightning 提供了简洁的接口来使用 GPU,只需简单地...
可以将predict()与predict_step()一起使用,默认情况下,predict_step()调用forward(),但可以重写它以添加任何处理逻辑。 class LitMNISTDreamer(LightningModule): def forward(self, z): imgs = self.decoder(z) return imgs def predict_step(self, batch, batch_idx: int , dataloader_idx: int = None):...
"""Called by Trainer `predict()` method. Use the same data as the test_dataloader.""" return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=self.batch_size, num_workers=3) DataModule 的 train_dataloader() 检索训练 DataLoader。 pl.LightningModule training_step() 在从训练 DataLoader 获得的小批量上...
return th.optim.Adam(self.parameters(), lr=self.lr) PyTorch Lightning的作用是帮我们简化了训练的步骤,我们只需要配置一些函数即可,我们可以使用以下命令测试模型是否可用 model = LinkPredModel(val_g.x.size()[1], conv_sizes=[512, 256, 128]) with th.no_grad(): out = model.predict_step((val_...
def predict_step(self, batch): x, edge_index = batch return self(x, edge_index) def configure_optimizers(self): return th.optim.Adam(self.parameters(), lr=self.lr) PyTorch Lightning的作用是帮我们简化了训练的步骤,我们只需要配置一些函数即可,我们可以使用以下命令测试模型是否可用 ...
PyTorch Lightning的作用是帮我们简化了训练的步骤,我们只需要配置一些函数即可,我们可以使用以下命令测试模型是否可用 model = LinkPredModel(val_g.x.size()[1], conv_sizes=[512, 256, 128]) with th.no_grad(): out = model.predict_step((val_g.x, val_g.edge_label_index)) ...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。 让我们生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。
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,您可以使用它来添加trainer中未实现的任意功能。 Lightning是专门为了谁? 专业研究人员 博士学生 企业生产团队 如果您只是要学习深度学习,我们建议您先学习PyTorch!一旦实现了模型,请回来并使用Lightning的所有...
验证(validation_step())测试(test_step())预测(predict_step())优化器和LR调度器(configure_optimizers())当你使用Lightning时,代码不是抽象的——只是组织起来的。所有不在LightningModule中的其他代码都已由Trainer自动为您执行。net = MyLightningModuleNet() trainer = Trainer() trainer.fit(net)...