DP模式是目前使用pl框架进行分布式训练时,需要对代码进行修改。由于它在每轮迭代后都需要将梯度汇总到第一张GPU上进行计算,相对应在pl框架的设计中training_step()、valid_step()、test_step()等内执行的逻辑都是在各自GPU上,最终在xxx_step_end()、xxx_epoch_end()内,将所有输出汇总在第一张GPU上,进行计算和...
class LitMNIST(LightningModule): def test_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch logits = self(x) loss = F.nll_loss(logits, y) self.log('test_loss', loss) 但是,为了确保测试集不会被无意中使用,Lightning有一个单独的API来运行测试。训练模型后,只需调用.test()。 from pytorch_lig...
PyTorch Lightning 提供了模型检查点功能,可以定期保存模型的状态,使得即使在训练中断后也可以从中断处继续训练。 4. 学习率调度(Learning Rate Schedulers) 学习率调度是训练深度学习模型的重要策略之一,PyTorch Lightning 支持多种学习率调度策略,如Cosine Annealing、Step LR等,可以帮助模型更快地收敛。 5. 数据模块(...
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 deff...
Lightning Module 简介 主页面[2] 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: ...
高效且训练速度快。Lightning还允许使用PyTorch的所有多进程和并行工作技巧(如DDP),而无需编写额外的代码。 内置开发工具,如健全性检查(用于验证和训练循环以及模型架构)、即时创建过拟合数据集、早停回调、最佳权重管理等。例如https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.html ...
test_dataloader() test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构建网络(源码来自PyTorch中的example库)。 classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() ...
2. `test_step()` 3. `test_epoch_end()` 在这里,我们很容易总结出,在训练部分,主要是三部分:_dataloader/_step/_epoch_end。Lightning把训练的三部分抽象成三个函数,而我们只需要“填鸭式”地补充这三部分,就可以完成模型训练部分代码的编写。
Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs = []for batch in data:out = training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码:def training_step(self, batch, batch_idx):prediction = ...return prediction def training_epoch_end(self, t...
Test loop (test_step) Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self, x): ...