importpytorch_lightningaspl# 示例模型# 全连接层(Linear)classFullyConnected(pl.LightningModule):def__init__(self,hparams=None):# 这里初始化的时候只传入hparamssuper(FullyConnected,self).__init__()save_hyperparameters(hparams)# 这里保存所有超参数self.input_dim=hparams.input_sizeself.hidden_dim=hpara...
* 然而,值得注意的是,如果你之前在`pl.LightningModule`中使用了`self.log`, `self.log_dict`等操作,在DDP模式下,默认的行为是只输出`rank=0` GPU上的值,而不是经过aggregate的全GPU上的均值。如果你希望通过这些命令来输出和loss/metrics,尤其是validation和test时的这些值,且希望这些值是在全数据集上计算后...
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...
self.log()中常用参数以下: prog_bar:如果是True,该值将会显示在进度条上 logger:如果是True,将会记录到logger器中(会显示在tensorboard上) 2.2 LightningDataModule 这一个类必须包含的部分是setup(self, stage=None)方法,train_dataloader()方法。 setup(self, stage=None):主要是进行Dataset的实例化,包括但不...
等价Lightning代码:def training_step(self, batch, batch_idx):prediction = ...return prediction def training_epoch_end(self, training_step_outputs):for prediction in predictions:# do something with these 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
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...
等价Lightning代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction deftraining_epoch_end(self,training_step_outputs):forpredictioninpredictions:#dosomethingwiththese 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64),
在这个示例中,我们首先在 MyModel 类的training_step 方法中使用 self.log 方法记录了训练损失。然后,我们创建了一个 TensorBoardLogger 实例,并将其传递给 Trainer。在训练过程中,训练损失会自动被记录到 TensorBoard 中。 4. 如何配置 pytorch_lightning.loggers.TensorBoardLogger TensorBoardLogger 提供了多种配置选项...
Pytorch-Lightning使用 PL的主要过程 # 从模型的定义开始,主要区别就是继承pl.LightningModuleclassLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 定义网络架构 def__init__(self):super(LitAutoEncoder).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))# 前向传播过程 def...