是PyTorch Lightning 中用于与 TensorBoard 集成的日志记录器。以下是对该日志记录器的详细解答: 1. pytorch_lightning.loggers.TensorBoardLogger 的用途 TensorBoardLogger 的主要用途是将 PyTorch Lightning 训练过程中的各种指标(如损失、准确率等)记录到 TensorBoard 中,以便进行可视化分析。这有助于开发者更直观地理解...
继承pl.LightningModule定义模型。 classMyModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)deftraining_step(self,batch,batch_idx):inputs,targets=batchoutputs=self(inputs)loss=nn.MSELoss()(outputs,targets)...
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...
classLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 将模型定义代码写在__init__中def__init__(self,encoder,decoder):super().__init__()# 前向传播在里面两个类实例方法中self.encoder=encoderself.decoder=decoder# 训练代码写在 training_step 钩子deftraining_step(self,batch,batch_idx):# training_step defines...
pytorch中tensorboard数据显示一行代码安装，TPU也能运行PyTorch，修改少量代码即可快速移植PyTorch Lightning：...
Tensorboard (seeloggersoptions) Multi-GPUsupport 多GPU支持 TPU 加速器 16-bit precision AMPsupport 使用模型 训练完模型后,您可以导出到 onnx、torchscript 并将其投入生产,或者只是加载权重并运行预测。 代码语言:python 代码运行次数:2 运行 AI代码解释 ...
Tensorboard的可视化 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))#...
from pytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger 1. 写入记录 def training_step(self, batch, batch_idx): self.log('my_loss', loss, on_step=True, on_epoch=True, prog_bar=True, logger=True) 1. 2. 创建记录器logger logger = TensorBoardLogger('tb_logs', name='my_model') ...
optim as optim import lightning as L from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms from lightning.pytorch.callbacks import ModelCheckpoint from lightning.pytorch.loggers.tensorboard import TensorBoardLogger from lightning.pytorch.callbacks.early_stopping import Early...
thepytorch_lightningpackage, due to potential conflicts with other packages in the ML ecosystem. For this reason,logger=Truewill useCSVLoggeras the default logger, unless thetensorboardortensorboardXpackages are found. Pleasepip install lightning[extra]or one of them to enable TensorBoard support by ...