importtorchmetrics 注意,在1.3版本之前,metrics将是PyTorchLightning的一部分,但不再接收任何更新。我们强烈建议用户切换到TorchMetrics,以得到我们可能实现的所有的bug修复和增强。 实现自己的metrics 如果你想使用一个还不被支持的指标,你可以使用TorchMetrics的API来实现你自己的自定
pip install:用于安装指定版本的库。 ==2.0.0和==0.6.0:指定要安装的PyTorch Lightning和TorchMetrics的版本。 代码总结 整合成以下的简单示例代码来自动检查并安装版本: # 第一步:检查当前PyTorch版本pip show torch# 第二步:假设找到需要的版本是2.0.0和0.6.0# 第三步:安装对应版本pipinstallpytorch-lightning=...
首先,我们需要导入一些必要的模块,包括 PyTorch、PyTorch Lightning 以及其他辅助库。 ```python3 import os import torch import torch.nn.functional as F fromtorch.utils.dataimport DataLoader, random_split from torchvision import transforms from torchvision.datasets import MNIST import pytorch_lightning as pl ...
在PyTorch Lightning文档的版本兼容性表格中,我们可以查找我们正在使用的pytorch-lightning版本,并找到对应的torchmetrics版本。在表格中,我们可以看到每个pytorch-lightning版本对应的torchmetrics版本。 4. 在表格中查找1.4.0版本对应的torchmetrics版本 在版本兼容性表格中,我们需要找到1.4.0版本对应的torchmetrics版本,并记...
f1_score = torchmetrics.F1Score(task="multiclass", num_classes=self.hparams.num_classes) def forward(self, x): return self.net(x) def configure_optimizers(self): self.optimizer = Adam(self.net.parameters(), lr=self.hparams.lr) scheduler = CosineAnnealingLR(self.optimizer, T_max=self....
pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能: 可以不必编写自定义循环,只要指定loss计算方法即可。 可以通过callbacks非常方便地添加CheckPoint参数保存、early_stopping 等功能。 可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
Module metrics are automatically placed on the correct device. Native support for logging metrics in Lightning to reduce even more boilerplate. Using TorchMetrics Themodule-based metricscontain internal metric states (similar to the parameters of the PyTorch module) that automate accumulation and synchro...
🐛 Bug I have been trying to get torchmetrics to work smoothly with torch.compile in Pytorch 2.0. However, I got this warning after running through a few training steps: torch._dynamo.convert_frame: [WARNING] torch._dynamo hit config.cach...
TorchOptimizer是一个集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize贝叶斯优化功能的Python库。该框架通过高斯过程对目标函数进行建模,实现了高效的超参数搜索空间探索,并利用并行计算加速优化过程。主要功能如下: 贝叶斯优化机制:摒弃传统的网格搜索和随机搜索方法,采用高斯过程构建目标函数的概率模型,实现智能化的超参数组合选...