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...
classLitModel(pl.LightningModule):def__init__(...):defforward(...):deftraining_step(...)deftraining_step_end(...)deftraining_epoch_end(...)defvalidation_step(...)defvalidation_step_end(...)defvalidation_epoch_end(...)deftest_step(...)deftest_step_end(...)deftest_epoch_end(.....
Linear(32,10) ) class Model(pl.LightningModule): def __init__(self,net, learning_rate=1e-3, use_CyclicLR = False, epoch_size=500): super().__init__() self.save_hyperparameters() #自动创建self.hparams self.net = net self.train_acc = Accuracy() self.val_acc = Accuracy() self...
完全版模板可以在GitHub:https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template找到。 04 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
BestMetricCheckpointCallback( target_metric="auc", target_metric_minimize=False, save_n_best=3),] 在训练中检测异常 就像人类可以阅读含有许多错误的文本一样,深度学习模型也可以在训练过程中出现错误时学习“一些合理的东西”。作为一名开发人员,你要负责搜索异常并对其表现进行推理。 建议5 — 在训练期间...
import pytorch_lightning as ptl class CoolModel(ptl.LightningModule): def __init__(self): super(CoolModel, self).__init__() # not the best model... self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self, x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...
Linear(32,10) ) class Model(pl.LightningModule): def __init__(self,net, learning_rate=1e-3, use_CyclicLR = False, epoch_size=500): super().__init__() self.save_hyperparameters() #自动创建self.hparams self.net = net self.train_acc = Accuracy() self.val_acc = Accuracy() self...
这里直接使用pytorch提供的ResNet-50,然后采用继承pl.LightningModule的类CIFARModule来包裹真正的模型类ResNet50,这样的好处就是,不需要过多的修改我们之前习惯的模型代码的书写方式,只需要多定义一个类来适配到pytorch lightning框架。 针对CIFARModule,这里使用self.save_hyperparameters()来保存超参数,并在初始化函数中...
TorchOptimizer集成了PyTorch Lightning的日志记录和检查点功能: trainer_args = { "logger": TensorBoardLogger(save_dir="logs"), "callbacks": [ModelCheckpoint(monitor="val_loss")] } 总结 TorchOptimizer通过集成贝叶斯优化和并行计算技术,为PyTorch Lightning模型提供了高效的超参数优化解决方案。其与PyTorch Ligh...