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):...
import pytorch_lightning as pl import torch import torch.nn as nn frompytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger from torchvision.models import resnet50 import torch.optim as optim from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint from torchvision import transforms import torch.utils.data as...
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_...
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)) 1. 2. 3. 训练 ...
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。
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。
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。
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
class LitClassifier(pl.LightningModule):def __init__(self):super().__init__()self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10)def forward(self, x):return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1)))def training_step(self, batch, batch_nb):x, y = batch loss = F.cross_entropy(self(...
Lightning是一种组织PyTorch代码,以使科学代码(science code)与工程分离的方法。它不仅仅是框架,而是PyTorch样式指南。在Lightning中,您可以将代码分为3个不同的类别:研究代码(位于LightningModule中)。 工程代码(您删除并由trainer进行处理)。 不必要的研究代码(日志等,这些可以放在回调中)。这是一个如何将研究代码...