之后在training_step,validation_step,test_step定义每个batch的训练逻辑,其中的self.log定义了tensorboard中记录日志的内容,具体的使用方式可以参考官网的教程:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html#log,常用的
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...
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: 使用 resume_from_checkpoint=‘’ 在需要从断点继续训练的时候,创...
save_last=None, save_top_k=1, save_weights_only=False, mode="min", auto_insert_metric_name=True, every_n_train_steps=None, train_time_interval=None, every_n_epochs=None, save_on_train_epoch_end=None, every_n_val_epochs=None ) ...
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。 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, 而系统定...
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...
pytorch_lightning.callbacks.model_checkpoint.ModelCheckpoint(filepath=None, monitor='val_loss', verbose=False, save_top_k=1, save_weights_only=False, mode='auto', period=1, prefix='') Parameters: filepath (Optional[str]): Path to save the model file. Can contain named formatting options ...
- class_path: lightning.pytorch.callbacks.EarlyStopping - class_path: lightning.pytorch.callbacks.ModelCheckpoint init_args: patience: 5 save_weights_only: true - class_path: lightning.pytorch.callbacks.LearningRateMonitor init_args: ... logging_interval: 'epoch' Similar to the callbacks, any para...
The only difference is that we inherit from the LightningModule class, not from the nn.Module. The LightningModule is an extension of the nn.Module class. It combines the training, validation, testing, prediction, and optimization steps of the PyTorch workflow into a single interface without loo...
num_calibration_batches = 32 myModel = load_model(saved_model_dir + float_model_file).to('cpu') myModel.eval() # Fuse Conv, bn and relu myModel.fuse_model() # Specify quantization configuration # Start with simple min/max range estimation and per-tensor quantization of weights myModel....