defconfigure_optimizers(self):opt=Adam(self.parameters(),lr=1e-3)returnopt # multiple optimizercase(e.g.:GAN)defconfigure_optimizers(self):generator_opt=Adam(self.model_gen.parameters(),lr=0.01)disriminator_opt=
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32和16。 要点 如果准备使用DataParallel,在写training_step的时候需要调用forward函数,z=self(x) 模板 class LitModel(pl.LightningModule): de...
API页面:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html%23lightningmodule-api 一个Pytorch-Lighting 模型必须含有的部件是: init: 初始化,包括模型和系统的定义。 training_step(self, batch, batch_idx): 即每个batch的处理函数。 参数:...
我在配置Trainer的时候,使用的是2nodes,2devices,但是在实际运行的时候,却只有2nodes,1device在跑代码。 随后我扒了扒pytorch_lightning的源码,发现在运行过程中实际上是Strategy的set_world_ranks这个方法设置了程序认为的总卡数大小,而这里面最核心的就是self.cluster_environment这个属性。 那么继续扒self.cluster_en...
self.dataset = datasets_dict[self.opt.dataset] 1. 2. 3. KITTIRAWDataset的继承关系为:KITTIRAWDataset<-KITTIDataset<-MonoDataset<-data.Dataset 主要干了两个事,获得图像的路径,产生深度真值(利用激光雷达和标定参数)。如果是kiitidepth数据集可以直接获得真值深度图 ...
self.log('val_loss', loss) 可见lightning 的特点以及省下的工作: 将训练各步骤的代码分配到不同的函数,层次分明 不需要.to(device)。lightning 会自动转换 不需要手动loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad() validation 阶段不需要手动torch.no_grad() ...
pytorchlightning验证进度条 pytorch test 一、测试 1、创建测试图片路径与输出的保存路径 import os # 图片存储在当前路径(os.getcwd())下,data文件夹中的test文件夹中 input_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "test") output_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "result")...
import pytorch_lightning as pl from transformers import ( AutoModelForSequenceClassification, AutoConfig, AutoTokenizer ) class ONNXPredictor: def __init__(self, onnx_client, config): self.device = "cpu" self.client = onnx_client self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrai...
不需要写一大堆的.cuda()和.to(device),Lightning会帮你自动处理。如果要新建一个tensor,可以使用type_as来使得新tensor处于相同的处理器上。 def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch #把z放在和x一样的处理器上 z = sample_noise() ...
import pytorch_lightningasplfromtransformers import (AutoModelForSequenceClassification,AutoConfig,AutoTokenizer)class ONNXPredictor:def __init__(self, onnx_client, config):self.device ="cpu"self.client = onnx_clientself.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("albert-base-v2")def predict(self, ...