save_hyperparameters:储存init中输入的所有超参。后续访问可以由self.hparams.argX方式进行。同时,超参表也会被存到文件中。 函数内建变量: device:可以使用self.device来构建设备无关型tensor。如:z = torch.rand(2, 3, device=self.device)。 hparams:含有所有前面存下来的输入超参。 precision:精确度。常见3...
importpytorch_lightningaspl# 示例模型# 全连接层(Linear)classFullyConnected(pl.LightningModule):def__init__(self,hparams=None):# 这里初始化的时候只传入hparamssuper(FullyConnected,self).__init__()save_hyperparameters(hparams)# 这里保存所有超参数self.input_dim=hparams.input_sizeself.hidden_dim=hpara...
self.save_hyperparameters() # 等价 self.save_hyperparameters("layer_1_dim", "learning_rate") # 现在可以从hparams访问layer_1_dim self.hparams.layer_1_dim 有时你的init可能有你可能不想保存的对象或其他参数。在这种情况下,只选择几个 class LitMNIST(LightningModule): def __init__(self, loss_f...
# most casesdef configure_optimizers(self):opt = Adam(self.parameters(), lr=1e-3)return opt # multiple optimizer case (e.g.: GAN)def configure_optimizers(self):generator_opt = Adam(self.model_gen.parameters(), lr=0.01)disriminator_opt = Adam(self....
在Lightning的实现中,核心组件被组织在一个统一的模块中,通过预定义的接口(如 training_step 和 configure_optimizers )来构建训练流程。这种设计极大地简化了代码结构,提高了可维护性。 Ignite的实现方式 fromignite.engineimportEvents, Engine fromignite.metricsimportAccuracy, Loss ...
LightningModule): def __init__(self,net,learning_rate=1e-3): super().__init__() self.save_hyperparameters() self.net = net self.train_acc = Accuracy() self.val_acc = Accuracy() self.test_acc = Accuracy() def forward(self,x): x = self.net(x) return x #定义loss def ...
importtorchfromtorchimportnnimportpytorch_lightningasplclassLitModel(pl.LightningModule):def__init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, learning_rate=2e-4):super().__init__()self.save_hyperparameters()# 自动保存初始化参数self.layer = nn.Sequential( ...
在Lightning的实现中,核心组件被组织在一个统一的模块中,通过预定义的接口(如 training_step 和 configure_optimizers )来构建训练流程。这种设计极大地简化了代码结构,提高了可维护性。 Ignite的实现方式 fromignite.engineimportEvents, Engine fromignite.metricsimportAccuracy, Loss ...
...defconfigure_optimizers(self):...returntorch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02) 那么整个生命周期流程是如何组织的? 4.1 准备工作 这部分包括LightningModule的初始化、准备数据、配置优化器。每次只执行一次,相当于构造函数的作用。 __init__()(初始化 LightningModule ) prepare...
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...