调度程序配置:当您在configure_optimizers方法中使用'interval': 'epoch'返回调度程序时,PyTorch Lightning 在每个时期结束时自动调用scheduler.step()。 pythonCopy codescheduler_config = { 'scheduler': scheduler, 'interval': 'epoch', # Scheduler steps at the end of each epoch 'frequency': 1, 'name':...
lightning 会自动执行scheduler.step()。 trainer.init_module()节省初始化资源# 利用trainer.init_module(),可以避免额外的精度转换,且能直接将模型加载到 GPU(而不是从 CPU 转移)。 trainer = Trainer(accelerator="cuda", precision="16-true")withtrainer.init_module():# models created here will be on G...
lr=0.01)disriminator_opt=Adam(self.model_disc.parameters(),lr=0.02)returngenerator_opt,disriminator_opt# example with learning rate schedulersdefconfigure_optimizers(self):generator
参考pytorch官方文档 pytorch官方给我们提供了几个衰减函数:torch.optim.lr_scheduler.StepLR(),torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(),torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(),torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(),torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR()等,这里讲一下几个常用的,其余的请参考官方文档。
scheduler.step() # 更新学习率 # validate the model if (epoch+1) % val_interval == 0: correct_val = 0. total_val = 0. loss_val = 0. net.eval() with torch.no_grad(): for j, data in enumerate(valid_loader): inputs, labels = data ...
Global step LightningModule's state_dict State of alloptimizers，learning rate schedulers、callbacks(...
deftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch prediction=self(x)loss=nn.CrossEntropyLoss()(prediction,y)returnloss #定义optimizer,以及可选的lr_scheduler defconfigure_optimizers(self):optimizer=torch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)return{"optimizer":optimizer}defvalidation_step(self,batc...
//medium.com/mlearning-ai/make-powerful-deep-learning-models-quickly-using-pytorch-lightning-29f040158ef3 self.lr_scheduler_dis = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(dis_opt, step_size = 10 , gamma = 0.5) self.lr_scheduler_gan = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(gen_opt, step_size = 10 ...
Pytorch Lightning是一个强大的库，能够显著简化模型训练过程，提供功能如TensorBoard支持、Early Stop、LR Scheduler、分布式训练以及快速测试等。然而，初学者可能会感到其复杂性和学习曲线的陡峭。本攻略旨在提供一个全面的、易于理解的教程，涵盖Pytorch Lightning的关键概念、参数、模板以及如何在大型项目中有效...
PyTorch提供了 torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 和 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR 两种方法实现该操作,请参阅相关文档。 这两个方法的一个缺点是引入了许多额外的超参数。和对如何查找好的超参数(包括上文提及的学习率)提供了详细概述和实现。