DP模式是目前使用pl框架进行分布式训练时唯一遇到需要对代码进行修改情况。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()内执行将所有输出汇总在第一张GPU...
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)。 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Con...
LightningModule将PyTorch代码整理成5个部分: Computations (init). Train loop (training_step) Validation loop (validation_step) Test loop (test_step) Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__(...
上面已经提到,研究代码 在 Lightning 中,是抽象为 LightningModule 类;而这个类与我们平时使用的 torch.nn.Module 是一样的(在原有代码中直接替换 Module 而不改其他代码也是可以的),但不同的是,Lightning 围绕 torch.nn.Module 做了很多功能性的补充,把上面4个关键部分都囊括了进来。 这么做的意义在于:我们的...
Pytorch-Lightning介绍 github地址:https://github.com/Lightning-AI/lightning API:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/index.html PyTotrch具有简单好用的特点,但对于较复杂的任务可能会出现一些问题,且花费的时间也更长。 PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观...
其中比较需要注意的是训练集和测试集比例的设置,因为pytorch_lightning 每次validation和test时,都是会计算一个epoch,而不是一个step,因此在训练过程中,如果你的validation dataset比较大,那就会消耗大量的时间在validation上,而我们实际上只是想要知道在训练过程中,模型训练的怎么样了,不需要跑完整个epoch,因此就可以将...
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...
Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 代码语言:javascript 复制 outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: 代码语言:javascript 复制 deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction ...
Pytorch-Lightning介绍 github地址:https://github.com/Lightning-AI/lightning API:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/index.html PyTotrch具有简单好用的特点,但对于较复杂的任务可能会出现一些问题,且花费的时间也更长。 PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观...
解决方案 PTL提供了“回调类（Callback）”（在 pytorch_lightning.callbacks 中），可以自定义一个回调类，并重载 on_test_epoch_end 方法，来监听 ptl_module.test_epoch_end 。 如何使用？只需要在定义 trainer 时，把该自定义的回调函数加入其参数 callbacks 即可： ptl.Trainer(callbacks=...