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_hyperparam
filename='model-{epoch:02d}-{valid_f1:.3f}', # 模型参数文件名的格式 save_top_k=3, # 保存最佳的模型参数 mode='max', save_last=True, save_weights_only=True, # 仅保存模型的权重参数 ) trainer = pl.Trainer( benchmark=True, accelerator="gpu", logger=logger, # devices=2, max_epochs...
日志:保存训练过程中的日志信息,包括损失、指标和训练时间等信息。 可以通过ModelCheckpoint的save_weights_only和save_last参数来控制是否保存模型的权重、最后一次保存的模型权重和Trainer对象的状态以及其他信息。例如,如果save_weights_only=True,则只会保存模型的权重,而不会保存其他信息。 2. 断点恢复,重训 方法1:...
由于最近涉及下游任务微调,预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning,使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构,如Vilt代码中:https:///dandelin/ViLT,这类架构中只涉及到预训练,但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游任务进行超参数搜索。 问题 Vilt的目录结构...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 02 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而...
Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on multiple GPUs, TPUs with zero code changes. - Lightning-AI/pytorch-lightning
Lightning-Hydra-Template A clean template to kickstart your deep learning project 🚀⚡🔥 Click onUse this templateto initialize new repository. Suggestions are always welcome! 📌 Introduction Why you might want to use it: ✅ Save on boilerplate ...
这篇文章介绍了在不影响其准确性的情况下提高 PyTorch 模型训练性能的技术。我们将在 LightningModule 中包装一个 PyTorch 模型,并使用 Trainer 类来启用各种训练优化。 通过动动小手指改几行代码,便可在单个 GPU 上的训练时间从 22.53 分钟压榨到 2.75 分钟,关键是保持模型精度不垮。
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 from ignite.engine import Events, Engine from ignite.metrics import Accuracy, Loss ...