了解pytorch_lightning框架 先看Trainer类的定义: class Trainer: @_defaults_from_env_vars def __init__(self, *, accelerator, strategy, precision, callbacks, ...) *用于指示其后的参数只能通过关键字参数(keyword arguments)传递, 即必须以accelerator=xxx, strategy=xxx的形式 @_defaults_from_env_vars ...
model=MyLightningModule()trainer=Trainer()trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader)trainer.validate(val_dataloaders=val_dataloaders)trainer.test(test_dataloaders=test_dataloaders) 在使用 Trainer 之前,是需要设置好自定义的一个模型,再将其放入到 Trainer 中,并设置一系列的参数,如设置回调函数、运...
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2. 配置训练器 PyTorch Lightning的Trainer模块可以帮助我们配置训练过程的各种参数,例如学习率、优化器和训练设备等。 importpytorch_lightningaspl# 创建Trainer实例并配置参数trainer=pl.Trainer(gpus=1,# 使用1个GPU进行训练max_epochs=10,# 总共训练10个epochprogress_bar_refresh_rate=20# 每隔20个batch更新一次进...
File "trainer\trainer.py", line 1314, in _run_train self.fit_loop.run()...File "loops\fit_loop.py", line 234, in advance self.epoch_loop.run(data_fetcher)File "loops\base.py", line 139, in run self.on_run_start(*args, **kwargs)File "loops\epoch\training_epoch_loop.py"...
1.直接包装和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，不妨部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是抽象样板训练代码(想想训练和验证步骤)的一个类，它有内置的save_checkpoint()函数，可将模型另存为.ckpt文件。要将模型另存为检查点，只需将该代码添加到训练脚本中：图1...
Lightning采用最新、最尖端的方法，将犯错的可能性降到最低。MNIST定义的Lightning模型，可适用于训练器。from pytorch-lightning import Trainer model = LightningModule(…)trainer = Trainer()trainer.fit(model)1. DataLoader 这可能是最容易提速的地方。靠保存h5py或numpy文件来加速数据加载的日子已经一去不复返了...
研究代码(位于LightningModule中)。 工程代码(您删除并由trainer进行处理)。 不必要的研究代码(日志等,这些可以放在回调中)。 这是一个如何将研究代码重构为LightningModule的示例(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/lightning-module.html)。 pt_to_pl其余的代码由Trainer自动执行!严格测试(Testing ...
而Lightning里这些抽象化的代码，其背后就是由Lightning里强大的trainer团队负责了。PyTorch Lightning安装教程 看到这里，是不是也想安装下来试一试。PyTorch Lightning安装十分简单。代码如下：conda activate my_envpip install pytorch-lightning 或在没有conda环境的情况下，可以在任何地方使用pip。代码如下：pip install ...
trainer = Trainer(…, profiler=True)PyTorch Lightning还有更多的可扩展性，在这里无法一一介绍，如果你正想要在TPU上运行自己的PyTorch代码，可以前去学习更详细的用法。传送门 项目地址：https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning Colab演示：https://colab.research.google.com/drive/1-_LKx4HwAxl5M6...