参数介绍(附视频)—https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/trainer.html%23trainer-flags 类定义与默认参数—https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/trainer.html%23trainer-class-api default_root_dir:默认存储地址。所有的实验变量和权重全部会被存到这个文件夹里面。推荐是...
Trainer可以接受的参数可以直接使用Trainer.add_argparse_args来添加,免去手动去写一条条的argparse 在实例化Trainer时,使用Trainer.from_argparse_args(args)来导入接收到的args from argparse import ArgumentParser def main(args): model = MyModule() data = MyData() trainer = Trainer.from_argparse_args(args...
trainer = Trainer(gpus=None) # equivalent trainer = Trainer(gpus=0) # int: train on 2 gpus trainer = Trainer(gpus=2) # list: train on GPUs 1, 4 (by bus ordering) trainer = Trainer(gpus=[1, 4]) trainer = Trainer(gpus='1, 4')# equivalent #...
parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) hparams = parser.parse_args() main(hparams) 1,使用多进程读取数据(num_workers=4)使用多进程读取数据,可以避免数据加载过程成为性能瓶颈。 单进程读取数据(num_workers=0, gpus=1): 1min 18s 多进程读取数据(num_workers=4, gpus=1): 59.7s %%time#单进...
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。 更详细地说,深度学习项目代码可以分成如下4部分: 研究代码 (Resear...
在使用pl.LightningModule定义好模型和训练逻辑之后,就需要定义trainer进行后续的训练和预测。 这里的train_loader可以使用pytorch原生的定义方式进行构造,对于pl.Trainer的参数,可以参考官方的API说明:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/api/pytorch_lightning.trainer.trainer.Trainer.html#pytorch_lightning...
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。 非必要代码,这部分代码和实验没有直接关系,不加也可以,加上可以辅助,比如梯度检查,log输出等。被抽象为Callbacks类。
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...
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。 非必要代码,这部分代码和实验没有直接关系,不加也可以,加上可以辅助,比如梯度检查,log输出等。被抽象为Callbacks类。
conda install pytorch-lightning -c conda-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。⾮必要代码，这部分代码和实验没有直接关系...