LightningModule 允许通过调用 self.save_hyperparameters() 自动保存传递给 init 的所有超参数: class MyLightningModule(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...
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...
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...
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...
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。
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...
class LitModel(LightningModule): def __init__(self, in_dim, out_dim): super().__init__() self.save_hyperparameters() self.l1 = nn.Linear(self.hparams.in_dim, self.hparams.out_dim) # if you train and save the model like this it will use these values when loading# the weights....
nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Dropout2d(p=0.1),nn.AdaptiveMaxPool2d((1,1)),nn.Flatten(),nn.Linear(64,32),nn.ReLU(),nn.Linear(32,10))classModel(pl.LightningModule):def__init__(self,net,learning_rate=1e-3):super().__init__()self.save_hyperparameters()self.net=...
Pytorch Lightning 1. 简单介绍 PyTorch lightning 是为AI相关的专业的研究⼈员、研究⽣、博⼠等⼈群开发的。PyTorch就是William Falcon在他的博⼠阶段创建的，⽬标是让AI研究扩展性更强，忽略⼀些耗费时间的细节。⽬前PyTorch Lightning库已经有了⼀定的影响⼒，star已经1w+,同时有超过1千多的研究...
PyTorch Lightning supports many popular logging frameworks:Weights&Biases,Neptune,Comet,MLFlow,Tensorboard. These tools help you keep track of hyperparameters and output metrics and allow you to compare and visualize results. To use one of them simply complete its configuration inconfigs/loggerand run...