backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}") (6) 保存模型 torch.save(model.state_dict(), "model.pth") 2. PyTorch Lightning实现 (1) 导入必要的库 import torch import torchmetrics from torch
通过在configure_optimizer方法中初始化学习率调度程序来使用它。 提高目标网络的同步速率或使用软更新而不是完全更新 在更多步骤的过程中使用更渐进的ε衰减。 通过在训练器中设置max_epochs来增加训练的代数。 除了跟踪tensorboard日志中的总奖励,还跟踪平均总奖励。 使用test/val Lightning hook添加测试和验证...
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=LR, momentum=0.9) # 选择优化器 scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 设置学习率下降策略 # === step 5/5 训练 === train_curve = list() valid_curve = list() for epoch in range(MAX_EPOCH): lo...
TorchOptimizer:基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架 超参数优化是深度学习模型开发过程中的一个核心技术难点。合适的超参数组合能够显著提升模型性能,但优化过程往往需要消耗大量计算资源和时间。本文介绍TorchOptimizer,这是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架,专门用于优化PyTorch Lightning模型的超参数配置。
除了自动化样板代码外,Lightning还可以作为一种样式指南,用于构建干净且可复制的ML系统。 这非常吸引人,原因如下: 通过抽象出样板工程代码,可以更容易地识别和理解ML代码。 Lightning的统一结构使得在现有项目的基础上进行构建和理解变得非常容易。 Lightning 自动化的代码是用经过全面测试、定期维护并遵循ML最佳实践的高...
现在您已经看到了在强化学习项目中利用PyTorch Lightning的力量是多么简单和实用。 这是一个非常简单的例子,只是为了说明lighting在RL中的使用,所以这里有很多改进的空间。如果您想将此代码作为模板,并尝试实现自己的代理,下面是一些我会尝试的事情。 降低学习率或许更好。通过在configure_optimizer方法中初始化学习率调度...
CrossEntropyLoss(), optimizer= torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=0.001), metrics_dict = {"acc":Accuracy()} ) from torchkeras import summary summary(model,input_data=features); # if gpu/mps is available, will auto use it, otherwise cpu will be used. dfhistory=model.fit(train_data=...
1. pytorch_lightning.LightningModule: 该部分用于定义模型的训练、验证、测试步骤、optimizer、lr_scheduler。 Pytorch-Lighting的核心设计思想是“自给自足”。在定义自己的模型时,需要继承pytorch_lightning.LightningModule类,并在定义模型的过程中同时实现如何训练、如何测试、优化器定义等内容。具体的,这些内容通常由以...
增加batch大小的另一种方法是在调用optimizer.step()之前,在多个.backward()中累积梯度。 在Hugging Face的实现中,梯度累加可以实现如下: model.zero_grad() # Reset gradients tensors for i, (inputs, labels) in enumerate(training_set): predictions = model(inputs) # Forward pass ...
_output, {} # free memory # reset logic around the optimizer step for lightning_optimizer in self.trainer.strategy._lightning_optimizers: lightning_optimizer._on_before_step = do_nothing_closure lightning_optimizer._on_after_step = do_nothing_closure return output def _on_before_step(self) -...