* Callback几乎可以使用上面`LightningModule`中所有和流程位置有关的hooks。而每个函数都至少接受两个输入:`Trainer`和`LightningModule`。 ```python from pytorch_lightning import Trainer, LightningModule def on_MODE_STATE(self, trainer: Trainer, pl_module: LightningModule): pass ``` 此外,对于上文中提...
https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.10.0/introduction_guide.html#why-pytorch-lightning 简而言之,使用PyTorch Lightning我发现编写、阅读和调试都很容易。这些活动占据了我作为机器学习工程师大部分时间。此外,文档写得很好,包含许多教程,因此学习起来也很容易。 CNN模型回顾 LeNet是学习或复习计算机视觉深...
to(device=device) # Get to correct shape data = data.reshape(data.shape[0], -1) # Forward scores = model(data) loss = criterion(scores, targets) # Backward optimizer.zero_grad() loss.backward() # Gradient descent or adam step optimizer.step() 3.2 LightningModule 运用 在3.1中,PyTorch...
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...
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__() self.conv1 = nn.Conv2d(1,32,3,1) ...
https:///PyTorchLightning/pytorch-lightninghttps://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/ 1.写在前面 使用Lightning的好处 只需要专注于研究代码 不需要写一大堆的 .cuda() 和 .to(device),Lightning会帮你自动处理。如果要新建一个tensor,可以使用type_as来使得新tensor处于相同的处理器上。Pytorch-Lightin...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而系统定...
每个LightningModule都有一个方便的self.device调用,无论你是在CPU上,多 GPUs上,还是在TPUs上,lightning会为那个张量选择正确的设备。 使用DistributedDataParallel不要使用DataParallel PyTorch有两个主要的模式用于在多 GPUs训练。第一种是DataParallel,它将一批数据分割到多个GPUs上...
device = torch.device('cuda:0') model.to(device) dataset = PennFudanDataset("D:/pytorch/PennFudanPed") data_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=True, # num_workers=4, collate_fn=utils.collate_fn) ...
简化了部分代码,之前如果要转到GPU上,需要用to(device)方法判断,然后转过去。有了PyTorch lightning的帮助,可以自动帮你处理,通过设置trainer中的gpus参数即可。 提供了一些有用的工具,比如混合精度训练、分布式训练、Horovod 代码移植更加容易 API比较完善,大部分都有例子,少部分讲的不够详细。 社区还是比较活跃的,如果...