在PyTorch Lightning 中使用 TensorBoard 非常简单。我们可以通过创建一个TensorBoardLogger来执行所有需要的操作。以下是集成 TensorBoard 的代码示例: frompytorch_lightning.loggersimportTensorBoardLogger# 设置日志记录器logger=TensorBoardLogger('logs/',name='mnist_model')# 创建数据模块和模型实例data_module=MnistData...
被抽象为LightningModule类。 class LitClassifier(pl.LightningModule): def __init__(self, hidden_dim=128, learning_rate=1e-3): super().__init__() self.save_hyperparameters() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, self.hparams.hidden_dim) self.l2 = torch.nn.Linear(self.hparams.hidden_d...
通过'/'分层的数据,单个scalar独享一个文件夹,且只有该文件夹下最大的event文件中的数据是正常的;另外,该event文件中scalar的名字是(例:'树干/树支')干上的名字: # 例如:train_loss_dict = {"loss": loss, "ae_loss": loss_ae, "recon_loss": loss_recon, "liear_loss": loss_linear} # tensorbo...
打开tensorboard tensorboard --logdir ./tb_logs 1. ⚠️:tensorboard命令中路径名称需要与创建logger文件夹路径名称相同 参考文献: https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/logging.html#logging-hyperparametershttps://www...
• 日志监控：集成TensorBoard等工具，训练过程中的指标一览无余。对我来说，PyTorch Lightning最大的价值在于它让我能快速验证想法。比如在微调LLM时，我可以专注于调整模型结构或数据预处理，而不用操心底层的训练循环。开发实例：用PyTorch Lightning微调BERT下面我分享一个简单的文本分类任务示例，用PyTorch Lightning...
Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时,感觉它很重很难学,而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early ...
然后在该路径运行tensorboard即可：食用方法 想要使用Lightning，需要完成两件事。1、定义Lightning Model 这一步会花费掉比较长的时间。Lightning Model是nn.Module的严格超类，它提供了与模型进行交互的标准界面。启用Lightning Model最简单的方法是根据下面这个最小示例（minimal example）进行局部修改:import os import ...
这部分代码有利于实验的进行,但是和实验没有直接关系,甚至可以不使用。比如说检查梯度、给tensorboard输出log。 在Linghtning中,这部分抽象为 Callbacks 类。 2. 典型的AI研究项目 在大多数研究项目中,研究代码 通常可以归纳到以下关键部分: 模型 训练/验证/测试 数据 ...
visualization experiment machine-learning mobile deep-learning analytics tensorflow keras pytorch tensorboard fastai keras-tensorflow tensorflow2 pytorch-lightning Updated Apr 10, 2025 Python Lightning-Universe / lightning-flash Star 1.7k Code Issues Pull requests Discussions Your PyTorch AI Factory - Fla...
使用log:如果是TensorBoard,那么:tensorboard --logdir ./lightning_logs。在Jupyter Notebook中,可以使用: # Start tensorboard.%load_ext tensorboard%tensorboard --logdir lightning_logs/ 在行内打开TensorBoard。 小技巧:如果在局域网内开启了TensorBoard,加上flag --bind_all即可使用主机名访问: ...