之后在training_step,validation_step,test_step定义每个batch的训练逻辑,其中的self.log定义了tensorboard中记录日志的内容,具体的使用方式可以参考官网的教程:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html#log,常用的应该就是name,value,on_step,on_epoch这些参数 class ResNet50(n...
self.log('val_loss',loss, on_epoch=True, prog_bar=True, logger=True) 上面的使用的self.log是非常重要的一个方法,这个方法继承自LightningModule这个父类,我们使用这里log就可以在训练时使用ModelCheckpoint对象(用于保存模型的参数对象)去检测测试步骤中的参数(比如这里我们就可以检测val_loss这个值,来确定是否...
4)训练代码写在 training_step 钩子中,可使用 self.log 随时记录变量的值,会保存在 tensorboard 中5)验证代码写在 validation_step 钩子中6)移除硬件调用.cuda() 等,PyTorch Lightning 会自动将模型、张量的设备放置在合适的设备;移除.train() 等代码,这也会自动切换7)根据需要,重写其他钩子函数,例如 validation...
self.experiment.log('images', generated) 1. 2. 3. 4. 此外,它还有一些的附加功能,比如你可以在CPU,GPU,多个GPU或TPU上训练模型,而无需更改PyTorch代码的一行;你可以进行16位精度训练,可以使用Tensorboard的五种方式进行记录。 这样说,可能不太明显,我们就来直观的比较一下PyTorch与PyTorch Lightning之间的差别...
return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 以上我们实现 training_step,train_dataloader, configure_optimizer,已经是最简单的 LightningModule 的实现了。如果连这三个方法都没有实现的话,将会报错: ...
self.experiment.log('images', generated) 此外,它还有一些的附加功能,比如你可以在CPU,GPU,多个GPU或TPU上训练模型,而无需更改PyTorch代码的一行;你可以进行16位精度训练,可以使用Tensorboard的五种方式进行记录。 这样说,可能不太明显,我们就来直观的比较一下PyTorch与PyTorch Lightning之间的差别吧。
可视化相关结果时，在模型开发中跟踪指标如 validation_loss 可以可视化模型的学习过程，使用 Lightning 自带的 self.log 方法记录指标，同时可以使用 Tensorboard 或 CSV 记录器进行可视化。在 PyTorch Lightning 中提供了一个内置函数用于记录指标到日志系统，可以轻松监控和可视化训练过程。使用 log() 方法...
super(LightningModel,self).__init__() self.model=model self.criterion=nn.CrossEntropyLoss() defforward(self,x): returnself.model(x) deftraining_step(self,batch,batch_idx): x,y=batch y_hat=self(x) loss=self.criterion(y_hat,y)
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
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。