PyTorch Lightning只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速实验和模型迭代。 内置最佳实践:PyTorch Lightning...
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...
predict_nn(pred) loss += self.loss(last_hidden, y[step]) # 小示例 loss = loss / max_seq_len return {'loss': loss} 或像CNN图像分类一样 # 在这里定义验证代码 def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch # 或者像CNN分类一样 out = self(x) loss = my_loss(out,...
"""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...
等价Lightning代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction deftraining_epoch_end(self,training_step_outputs):forpredictioninpredictions:#dosomethingwiththese 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
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 ...
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...
pytorch_lightning 全局种子 Pytorch-Lightning中的训练器—Trainer Trainer.__init__() 常用参数 硬件加速相关选项 额外的解释 这里max_steps/min_steps中的step就是指的是优化器的step(),优化器每step()一次就会更新一次网络权重 梯度累加(Gradient Accumulation):受限于显存大小,一些训练任务只能使用较小的batch_...
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口,pytorch-lightning之于pytorch,就如同keras之于tensorflow。 关于pytorch-lightning的完整入门介绍,可以参考我的另外一篇文章。 使用pytorch-lightning漂亮地进行深度学习研究 我用了约80行代码对 pytorch-lightning 做了进一步封装,使得对它不熟悉的用户可以用类似Keras...
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。