LightningModule): # ... def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch y_hat = self(x) loss = self.loss_fn(y_hat, y) self.log('train_loss', loss) return loss def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch y_hat = self(x) loss = self.loss_fn(...
(1) 单机多卡. 单机多卡时无需指定参数num_nodes: # 使用4块GPU,trainer=pl.Trainer(gpus=4,strategy="dp")# 使用0,1,2号3块GPutrainer=pl.Trainer(gpus=[0,1,2],strategy="dp")# 默认CPU训练trainer=pl.Trainer(gpus=None)trainer=pl.Trainer(gpus=0)# equivalent# int: train on 2 gpustrainer=p...
deftraining_step(self,batch,batch_idx):data,target=batch logits=self.forward(data)loss=F.nll_loss(logits,target)return{'loss':loss}defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)# train your model model=CustomMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1) 如果...
| LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_bar | logger | | --- | --- | --- | --- | --- | | training_step | T | F | F | T | | training_step_end | T | F | F | T | | training_epoch_end | F | T | F | T | | validation_step | F | T | F ...
test_step(self, batch, batch_idx) 除以上三个主要函数外,还有training_step_end(self,batch_parts) 和 training_epoch_end(self, training_step_outputs)。 -- 即每一个 * 步完成后调用。 -- 即每一个 * 的epoch 完成之后会自动调用。 上面的 * 对train、valid、test都适用 ...
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...
创建LightningDataModule 类: LightningDataModule 类用于管理数据加载和预处理的过程。您可以继承 LightningDataModule 类,并实现其中的一些方法,如 prepare_data()、setup()、train_dataloader() 和 val_dataloader() 等。 class MyDataModule(pl.LightningDataModule): def __init__(self): super(MyDataModule, ...
# train_step loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() for batch in val_dataloader: # validation_step # ... # validation_step # *_step_end # ... # *_step_end 4. 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。
在训练过程中,我们需要定义训练循环来控制模型的前向传播、损失计算和反向传播等操作。PyTorch Lightning提供了training_step和backward方法来简化这些操作。 # 创建模型和数据加载器model=MyModel()train_dataloader=...# 定义训练循环deftraining_step(self,batch,batch_idx):inputs,labels=batch ...
** train_dataloader,val_dataloadertest_dataloader** 每一个都负责返回适当的数据拆分。Lightning以这种方式进行构造,因此非常清楚如何操作数据。如果曾经阅读用PyTorch编写的随机github代码,则几乎看不到如何操纵数据。 Lightning甚至允许多个数据加载器进行测试或验证。