在自动优化中,training_step必须返回一个tensor或者dict或者None(跳过),对于简单的使用,在training_step可以return一个tensor会作为Loss回传,也可以return一个字典,其中必须包括key"loss",字典中的"loss"会提取出来作为Loss回传,具体过程主要包含在lightning\pytorch\loops\automatic.py中的_ AutomaticOptimization()类。
如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
在train_dataloader,val_dataloader,test_dataloader这几个方法中载入Dataloader即可。 class MInterface(pl.LightningModule): 用作模型的接口,在__init__()函数中import你准备好的xxxmodel2.py,xxxmodel1.py这些模型。重写training_step方法,validation_step方法,configure_optimizers方法。 当大家在更改模型的时候只需要...
以上我们实现 training_step,train_dataloader, configure_optimizer,已经是最简单的 LightningModule 的实现了。如果连这三个方法都没有实现的话,将会报错: No `xxx` method defined. Lightning `Trainer` expects as minimum a `training_step()`, `train_dataloader()` and `configure_optimizers()` to be def...
class MInterface(pl.LightningModule): 用作模型的接口,在__init__()函数中import你准备好的xxxmodel2.py,xxxmodel1.py这些模型。重写training_step方法,validation_step方法,configure_optimizers方法。 当大家在更改模型的时候只需要在对应的模块上进行更改即可,最后train.py主要功能就是读取参数,和调用dataModule和...
# 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。
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...
我们向Lightning中添加了两类新的结果对象:TrainResult和EvalResult。它们是用来保存训练/评估/测试每一步输出的精致的字典对象。它们是用来控制在哪里和什么时候记录日志,以及如何在加速器之间进行同步: 在training_step 中使用 TrainResult 自动记录结果: 我们添加到 TrainResult 的 train_loss 会自动地在 tensorboard ...
writer.add_scalar("train_loss", loss, num_epochs *len(train_data) + i) loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad()withtorch.no_grad():forbatchinval_data: x, y = batch ··· 若使用 PyTorch Lightning,可以把这一切封装到一个 class 内: ...
Lightning由以下核心部分组成: The model The optimizers The train/val/test steps 我们通过Model引入这一部分,下面我们将会设计一个三层的神经网络模型 importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportnnfrompytorch_lightning.core.lightningimportLightningModuleclassLitMNIST(LightningModule):def__init__(self)...