model=MyLightningModule.load_from_checkpoint("/path/to/checkpoint.ckpt")# disable randomness, dropout, etc...model.eval()# 基于训练好的权重得到预测值y_hat=model(x) LightningModule 允许通过调用 self.save_hyperparameters()自动保存传递给 init 的所有超参数: classMyLightningModule(LightningModule):def...
torch.save(yourmodlue,path) modlue = torch.load(path) 1. 2. 第二个方法是保存数据,你把数据加载到你的模型里面就行 torch.save(yourmodlue.state_dict(),path) modlue.load_state_dict(torch.load(path)) 1. 2. GPU训练 首先说一下的是哪些东西可以放置GPU上面 模型,数据,损失函数 只要是你一点,...
PyTorch Lightning拥有非常好的UI,我们在训练的过程中,可以清楚地看到训练的各种指标,包括参数量,训练流程,训练的loss和其他指标等。 这里的代码我们并没有使用到EarlyStopping 和ModelCheckPoint回调,下面是如何使用这两者来回调的代码: # 导入frompytorch_lightning.callbacksimportEarlyStopping,ModelCheckpoint# 定义早停实...
4. 调用模型的.save_checkpoint()方法来保存模型状态 在训练完成后,我们可以使用.save_checkpoint()方法来保存模型的状态。 python checkpoint_path = "simple_model.ckpt" model.save_checkpoint(checkpoint_path) 5. 验证模型是否成功保存,并能够重新加载 为了验证模型是否成功保存,我们可以重新加载这个模型并检查其...
torch.save(model, "my_model.pth") # 保存整个模型 1. 2. 3. 保存的模型参数实际上一个字典类型,通过key-value的形式来存储模型的所有参数,本文以自己在实践过程中使用的一个.pth文件为例来说明,使用的是整个模型。 1.1 .pth 文件基本信息的查看 ...
pytorch 和 pl 本质上代码是完全相同的。只不过pytorch需要自己造轮子(如model, dataloader, loss, train,test,checkpoint, save model等等都需要自己写),而pl 把这些模块都结构化了(类似keras)。 从下面的图片来看两者的区别 从上面我们可以发现 pl ...
>>>importpytorch_lightningaspl>>>classLitModel(pl.LightningModule): ...def__init__(self):...super().__init__()...self.l1 = torch.nn.Linear(28*28,10) ...defforward(self, x):...returntorch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1))) ...deftraining...
data和modle两个文件夹中放入__init__.py文件,做成包。这样方便导入。两个init文件分别是:from .data_interface import DInterface和from .model_interface import MInterface 在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__...
Linear(32,10) ) class Model(pl.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(...
1.直接包装和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，不妨部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是抽象样板训练代码(想想训练和验证步骤)的一个类，它有内置的save_checkpoint()函数，可将模型另存为.ckpt文件。要将模型另存为检查点，只需将该代码添加到训练脚本中：图1...