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...
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 trainin...
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__init__(self,learning_rate,another_parameter,*args,**kwargs):super().__init__()# 直接下面这一行保存所有超参数self.save_hyperparameters() 超参数最终以“hyper_par...
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_fx, generator_network, layer_1_dim=...
PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程,实现了类似即插即用的开发体验。而Ignite则采用事件驱动的设计理念,为开发者提供了对训练过程的精细控制能力。 本文将针对以下关键技术领域进行深入探讨: ...
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个...
简介:在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差...
...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...
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( ...
pl.LightningModule部分 如下所示,就是一个简化的pytorch lightning逻辑部分,我们需要定义一个类CIFARModule,然后继承自pl.LightningModul。 这里包含三部分,模型相关的部分__init__和forword;优化器相关的部分configure_optimizers;模型训练逻辑部分training_step,validation_step和test_step。