from pytorch_lightning import seed_everything # 模型定义的过程略过,直接到主函数调用该方法即可 if "__name__" = "__main__": init_seed = 42 seed_everything(init_seed) # 固定随机种子 # 下面进行实例化代码,略过 save_hyperparameters (保存超参数) 这也是我查看官方文档之后,学会了这个方法,改变...
一、设置全局种子 首先,我们需要设置全局种子以确保实验的可重复性。在Pytorch-lightning中,我们可以使用seed_everything函数方便地设置全局种子。 from pytorch_lightning import seed_everything seed = 42 seed_everything(seed) 二、定义模型 接下来,我们需要定义深度学习模型。以一个简单的全连接网络为例,我们可以...
安装好pytorch_lightning使用时候出现报错module 'pytorch_lightning.utilities.seed' has no attribute 'seed_everything',解决办法: from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer, seed_everything 网上查解决办法,有大佬说问题有几个 我的版本是2.0,首先是支持seed_everything,4这个问题环境变量也不对,这个...
pytorch_lightning.utilities.seed.seed_everything 函数用于设置 PyTorch、NumPy 和 Python 的随机种子,以确保实验的可重复性。这意味着在多次运行相同的代码时,由于随机数生成器的一致性,你将得到相同的结果。 2. 为什么需要使用 seed_everything 函数 在深度学习和机器学习中,许多操作依赖于随机数生成,例如权重初始...
在使用seed_everything方法之前,我们需要先导入相关的库。在这个例子中,我们需要导入pytorch_lightning库的utilities模块。在Python中,我们可以使用import关键字来导入库。 importpytorch_lightning.utilities.seedaspl_seed 1. 第二步:设置随机种子 为了确保结果的可复现性,我们需要设置随机种子。随机种子是一个整数,它的...
Lightning will do everything else.⭐️⭐️ 一,pytorch-lightning的设计哲学 pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。 用户只需专注于研究代码(pl.LightningModule)的实现,而工程代码借助训练工具类(pl.Trainer)统一实现。 更详细地...
lightning 提供了一种设置全局随机数种子的方法,能把 numpy、python 和 torch 的随机数种子都固定住,很适合调参。 若dataloader 设置了多 worker,这个方法也能照顾到。保证每次重置获取的 batch 都一样。 importpytorch_lightningaspl pl.seed_everything(42, workers=True)...
from pytorch_lightning import seed_everything import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. SET SEED # 首先设置随机数种子 seed_everything(seed=42) 1. 2. # 定义模型 class LightningMNISTClassifier(pl.LightningModule): ...
有些工具库中已经给出了类似的函数,但效果需要自己实验确定,比如 pytorch_lightning.seed_everything 中就没有去除 cudnn 对于卷积操作的优化,很多情况下仍然无法复现。建议使用上面给出的代码,至少在我的实验中一直是可以实现稳定复现的。 2 『第二种情况...
原文链接:pytorch-lightning.readthedocs.io 训练 CoLA seed_everything(42) dm = GLUEDataModule(model_name_or_path='albert-base-v2', task_name='cola') dm.setup('fit') model = GLUETransformer( model_name_or_path='albert-base-v2', num_labels=dm.num_labels, eval_splits=dm.eval_splits, ...