整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参数实例化trainer,trainer再根据fit还是validate等执行对应的训练逻辑,包括数据的处理和加载,模型的前向传播、反向传播、梯度更新等,最后利用Logger来记录试验结果,利用Callback来执行回调函数如EarlyStopping等。 入口-LightningCLI python内置的ArgumentParser使得代码的运行可以...
model = CVModule() logger = TensorBoardLogger("./lightning_logs", name="test") trainer = pl.Trainer(max_epochs=2, accelerator='gpu', devices=1, logger=logger, callbacks=[checkpoint_callback]) trainer.fit(model, train_loader,val_loader) 服务化demo部署 利用gradio部署人脸特征识别模型,由于训练...
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"...
trainer = pl.Trainer(gpus='1', max_epochs=20) trainer.fit(model, train_dataloader, val_loader) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 输出包括: 训练结果默认保存在文件夹: ./lightning_logs. 会根据你运行的次数自动命名这是版本x。 运行期间...
frompytorch_lightningimportTrainer model=MyModel(learning_rate=0.01)lr_logger=LearningRateLogger()trainer=Trainer(callbacks=[lr_logger],max_epochs=10)# 假设存在一个 DataLoader# trainer.fit(model, train_dataloader=train_loader) 1. 2. 3.
trainer.fit(model) 1.DataLoaders 这可能是最容易获得速度增益的地方。保存h5py或numpy文件以加速数据加载的时代已经一去不复返了,使用Pytorch dataloader加载图像数据很简单(对于NLP数据,请查看TorchText)。 在lightning中,你不需要指定训练循环,只需要定义dataLoaders...
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。用 Pytorch dataloader 加载图像数据非常简单。dataset = ...
2.3 Fit with Lightning Trainer 对应的中文不知道怎么翻译贴切。意思就是把Trainer所需要的参数喂给它。 这里的trainer.fit接收两个参数,包括model 和 dataloader. 然后它自己就开始训练~~~ trainer是自动化的,包括: Epoch and batch iteration 自动调用...
trainer.fit(model, train_loader, val_loader) trainer.test(model, test_loader) ``` 上述代码中,首先定义了一个继承自`pl.LightningModule`的模型类`MyModel`,其中实现了模型的结构、前向传播逻辑、训练、验证和测试步骤逻辑以及优化器的配置方法。然后,创建了训练、验证和测试数据加载器。接下来,创建了一个`...
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) ...