PyTorch-Lightning模型保存与加载 1.自动保存 2.手动保存 3.加载(load_from_checkpoint) 4.加载(Trainer) 参考 argmax不可导问题 最近在一项工作中遇到argmax不可导问题,具体来说是使用了两个不同的网络,需要将前一个网络的输出的概率分布转换成最大类别值,然后将其喂给第二个网络作为输入,然而argmax操作后不能...
另外,也可以手动存储checkpoint:trainer.save_checkpoint("example.ckpt") ModelCheckpointCallback中,如果save_weights_only =True,那么将会只储存模型的权重(相当于model.save_weights(filepath)),反之会储存整个模型(相当于model.save(filepath))。 Loading load一个模型,包括它的weights、biases和超参数: model = M...
SaveCheckpoint 重写ModelCheckpoint,实现每个训练 epoch 结束都保存 checkpoint class SaveCheckpoint(ModelCheckpoint): """save checkpoint after each training epoch without validation. if ``last_k == -1``, all models are saved. and no monitor needed in this condition. otherwise, please log ``global_...
trainer = Trainer(default_root_dir='/your/path/to/save/checkpoints') 1. 当然,也可以关闭自动保存模型: trainer = Trainer(checkpoint_callback=False) 1.
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...
1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始,让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。 PyTorch Lightning Trainer是一个抽象样板训练代码(思考训练和验证步骤)的类,它具有内置的save_checkpoint()函数,该函数会将您的模型另存为.ckpt文件。要将模型保存为检查点,只需将以下代码添加到训...
非常感谢封神榜之前在#111和#123提供的帮助,我们现在已经成功完成一个对Wenzhong2.0-GPT2-3.5B-chinese模型的领域微调,但是模型保存的结果似乎并不是预想中的一个文件,而是checkpoint。 我们对finetune代码做了一些调整,增加了一个model.model.save_pretrained("./models/finetune/gpt"),期望是将模型保存为一个pytor...
1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是一个抽象样板训练代码（思考训练和验证步骤）的类，它具有内置的save_checkpoint（）函数，该函数会将您的模型另存为.ckpt文件。要将模型保存为检查点，只需将以下代码添加...
AWS为PyTorch提供“闪电”加速LLM检查点 由于亚马逊（AWS）对其Amazon S3 PyTorch闪电（Lightning）连接器所做的改进，正在训练大型语言模型(LLM)的AWS客户将能够比以往快40%的速度完成模型检查点（checkpoint）。该公司还对其他文件服务进行了更新，包括Mountpoint、Elastic file System和Amazon S3 on Outposts。LLM检查点...
保存checkpoints 输出log信息 resume training 即重载训练,我们希望可以接着上一次的epoch继续训练 记录模型训练的过程(通常使用tensorboard) 设置seed,即保证训练过程可以复制 2 如何将PyTorch代码组织到Lightning中 使用PyTorch Lightning组织代码可以使您的代码...