PyTorch-Lightning模型保存与加载 1.自动保存 2.手动保存 3.加载(load_from_checkpoint) 4.加载(Trainer) 参考 argmax不可导问题 最近在一项工作中遇到argmax不可导问题,具体来说是使用了两个不同的网络,需要将前一个网络的输出的概率分布转换成最大类别值,然后将其喂给第二个网络作为输入,然而argmax操作后不能...
若是从 checkpoint 初始化模型,可以向trainer传入参数empty_init=True,这样在读取 checkpoint 之前模型的权重不会占用内存空间,且速度更快。 withtrainer.init_module(empty_init=True): model = MyLightningModule.load_from_checkpoint("my/checkpoint/path.ckpt") trainer.fit(model) 要注意,此时必须保证模型的每个...
Trainer可接受的全部参数如下 Trainer.__init__( logger=True, checkpoint_callback=None, enable_checkpointing=True, callbacks=None, default_root_dir=None, gradient_clip_val=None, gradient_clip_algorithm=None, process_position=0, num_nodes=1, num_processes=1, devices=None, gpus=None, auto_select...
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...
Let's enable loading weights from a URL directly Option 1: Automate it with our current API Trainer.load_from_checkpoint('http://') Option 2: Have a separate method Trainer.load_from_checkpoint_at_url('http://') Resources We can use this...
PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使得冗长的代码更加轻便,也可以称为轻量版的PyTorch。类似keras。 Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。
forckptinckpt_list:model=ptl_module.load_from_checkpoint(ckpt,args=args)trainer.test(model,dataloaders=test_dataloader) 然而,在上述循环中,通过trainer.test每执行一次测试,都只是执行了一个epoch的测试(也就是执行多次ptl_module.test_step和一次ptl_module.test_epoch_end),而不可能把ckpt_list中的多个预...
resume_checkpoint_dir = './lightning_logs/version_1/checkpoints/' checkpoint_path = os.listdir(resume_checkpoint_dir)[0] resume_checkpoint_path = resume_checkpoint_dir + checkpoint_path trainer = pl.Trainer(gpus='1', max_epochs=10,
Pytorch-lightning的使用案例,Pytorch-lightning(以下简称pl)可以非常简洁得构建深度学习代码。但是其实大部分人用不到很多复杂得功能。而pl有时候包装得过于深了,用的时候稍微有一些不灵活。通常来说,在你的模型搭建好之后,大部分的功能都会被封装在一个叫trainer的类
抱抱脸的transformer库在借鉴了pytorch_lightning的基础上也搞了一个自己的Trainer，但与pytorch_lightning并...