Trainer 基础使用 model=MyLightningModule()trainer=Trainer()trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader) 如果连validation_step都没有,那val_dataloader也就算了。 伪代码与hooks Hooks页面 deffit(...):on_fit_start()ifglobal_rank==0:# prepare data is called on GLOBAL_ZERO onlyprepare_data()fo...
每当 Trainer、循环或 Lightning 中的任何其他组件需要与硬件通信时,会调用strategy,而strategy则会调用Accelerator 主要功能: 读取输入的device,处理各种格式(列表,字符串,……) 获取所有可用的device 释放显存 Precision 以混合精度训练为例,如果使用lightning库,源码在lightning.pytorch.plugins.precision.MixedPrecision类...
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 现在，开始部署该检查点之前，要特别注意的是，虽然我一直说“PyTorch Lightning模型”，但PyTorch Lightning是PyTorch...
trainer = pl.Trainer(gpus=1) trainer.fit(autoencoder, train_dataloader, val_dataloader) 1. 2. 3. 在声明 trainer的时候需要设定些什么? fit中需要传入 待训练的模型,训练集和测试集 forward过程更像是对单个样例进行测试 在LightningModule中迭代不同的模型 for model in [resnet50(), vgg16(), Bidire...
实例化MInterface, DInterface, Trainer。 完事。 完全版模板可以在GitHub找到。 Lightning Module 简介 主页面[2] 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 代码语言:javascript 复制 outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) ...
main.py函数只负责:定义parser,添加parse项;选好需要的callback函数;实例化MInterface, DInterface, Trainer。 完事。 完全版模板可以在GitHub:https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template 找到。 04 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedo...
trainer = pl.Trainer(max_epochs=10,gpus=0,callbacks = [ckpt_callback]) #断点续训 #trainer = pl.Trainer(resume_from_checkpoint='./lightning_logs/version_31/checkpoints/epoch=02-val_loss=0.05.ckpt') trainer.fit(model,dl_train,dl_valid) ...
conda install pytorch-lightning-cconda-forge 3. Lightning的设计思想 Lightning将大部分AI相关代码分为三个部分: 研究代码,主要是模型的结构、训练等部分。被抽象为LightningModule类。 工程代码,这部分代码重复性强,比如16位精度,分布式训练。被抽象为Trainer类。
Hugging Face的Trainer提供有限的可定制接口，而PyTorch Lightning则提供了更多的回调函数来实现定制，但其源码复杂度较高。有时你可能不需要这么多功能，如选择Fairscale或Deepspeed中的一种，这能简化逻辑并提高修改效率。然而，这些库仍处于快速迭代阶段，高封装程度可能导致底层库更新后，上层封装未及时跟进...
一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。 一,pytorch-lightning的设计哲学 pytorch-lightning 的核心设计哲学是将深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。 用户只需专注于研究代码(pl.LightningModule)的实现,而工程代码借助训练工具类(pl.Trainer)统一实现。