def __init__(self, loss_fx, generator_network, layer_1_dim=128 ** kwargs): super().__init__() self.layer_1_dim = layer_1_dim self.loss_fx = loss_fx # 调用此命令保存到检查点 self.save_hyperparameters("layer_1_dim") # 加载 model = LitMNIST.load_from_checkpoint(PATH, loss_...
LightningModule 允许通过调用 self.save_hyperparameters()自动保存传递给 init 的所有超参数: classMyLightningModule(LightningModule):def__init__(self,learning_rate,another_parameter,*args,**kwargs):super().__init__()# 直接下面这一行保存所有超参数self.save_hyperparameters() 超参数最终以“hyper_par...
classLightningModel(pl.LightningModule): def__init__(self, learning_rate): super().__init__() self.learning_rate=learning_rate # 模型架构定义 defconfigure_optimizers(self): returntorch.optim.Adam(self.parameters(), lr=self.learning_rate) defobjective(trial): # 定义超参数搜索空间 learning_ra...
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=Adam(self.model_disc.parameters(),lr=0.02)returngenerator_opt,disriminator_opt #...
LightningModule): def __init__(self,net,learning_rate=1e-3): super().__init__() self.save_hyperparameters() self.net = net self.train_acc = Accuracy() self.val_acc = Accuracy() self.test_acc = Accuracy() def forward(self,x): x = self.net(x) return x #定义loss def ...
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。
defforward(self, x): returnself.model(x) deftraining_step(self, batch, batch_idx): x,y=batchy_hat=self(x)loss=self.criterion(y_hat, y) returnloss defconfigure_optimizers(self): returnoptim.Adam(self.parameters(),lr=0.001) # 训练配置model=nn.Linear(28*28, 10) # 示例模型结构data=tor...
训练逻辑部分:这部分一般就是每个训练、验证、预测步骤需要做什么,除了这里列举的3个函数,pytorch lightning还提供了其他的很多的训练逻辑接口,在之后的例子中我们可以看到。 import pytorch_lightning as pl class CIFARModule(pl.LightningModule): def __init__(self, ) -> None: ...
...defconfigure_optimizers(self):...returntorch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02) 那么整个生命周期流程是如何组织的? 4.1 准备工作 这部分包括LightningModule的初始化、准备数据、配置优化器。每次只执行一次,相当于构造函数的作用。 __init__()(初始化 LightningModule ) prepare...
h1 = nn.functional.relu(self.l1(x)) h2 = nn.functional.relu(self.l2(h1)) do = (h2 + h1) logits = self.l3(do) return logits def configure_optimizers(self): optimiser = optim.SGD(self.parameters(), lr=1e-2) return optimiser ...