classMyModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)deftraining_step(self,batch,batch_idx):inputs,targets=batchoutputs=self(
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...
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(...
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。 为了让大家更清晰地了解这三部分的具体位置,下面用PyTorch实现方式 来展现其位置。 for epoch in epochs: for batch in train_dataloader: # train_step # ... # train_step loss.backward() ...
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 ...
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, ...
frompytorch_lightningimportTrainer# 设置 Trainer,使用 ddp 并指定 GPU 数量trainer=Trainer(accelerator='gpu',gpus=2,strategy='ddp')# DDP为分布式数据并行 1. 2. 3. 4. 5. 运行分布式训练 最后,我们通过以下代码启动训练过程: # 实例化模型model=MNISTModel()# 开始训练trainer.fit(model,train_loader) ...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
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...
# in lightning, forward defines the prediction(预测)/inference(推理) actions embedding = self.encoder(x) return embedding def training_step(self, batch, batch_idx): # training_step defined the train loop. # It is independent of forward ...