due to potential conflicts with other packages in the ML ecosystem. For this reason,logger=Truewill useCSVLoggeras the default logger, unless thetensorboardortensorboardXpackages are found. Pleasepip install lightning[extra]or one of them to enable TensorBoard support by default...
工程代码经常会出现在深度学习代码中,PyTorch Lightning 对这部分逻辑进行了封装,只需要在 Trainer 类中简单设置即可调用,无需重复造轮子。 pytorch 和 pl 本质上代码是完全相同的。只不过pytorch需要自己造轮子(如model, dataloader, loss, train,test,checkpoint, save model等等都需要自己写),而pl 把这些模块都...
还是HF的Trainer更加好用，没用过Pytorch Lightning，不对pytorch Lightning做评价。这里主要是分享我的HF...
Lightning 让带有 logger 的集成变得非常简单,只要在 LightningModule 中调用 log 方法,系统就会将已记录的数量发送到用户选择的 logger 上。默认使用 Tensorboard,但是你也可以选择其他支持的 logger。 deftraining_step(self, batch, batch_idx):self.log('my_metric', x) 根据调用. log 的位置,Lightning 会自动...
Lightning 让带有 logger 的集成变得非常简单,只要在 LightningModule 中调用 log() 方法,系统就会将已记录的数量发送到用户选择的 logger 上。默认使用 Tensorboard,但是你也可以选择其他支持的 logger。 代码语言:javascript 复制 deftraining_step(self,batch,batch_idx):self.log('my_metric',x) ...
pip install "pytorch-lightning[extra]" 1. 创建LightningCLI 实例化一个LightningCLI对象,类似Trainer对象一样使用,只是不在py文件中直接运行,而是等待命令和参数后运行。 # main.py文件内容 from lightning.pytorch.cli import LightningCLI # DemoModel, BoringDataModule是任意可用的模型和数据对象 ...
) trainer = pl.Trainer( benchmark=True, accelerator="gpu", logger=logger, #...
trainer.fit(LightningModel(model), train_loader) 在Lightning的实现中,核心组件被组织在一个统一的模块中,通过预定义的接口(如training_step和configure_optimizers)来构建训练流程。这种设计极大地简化了代码结构,提高了可维护性。 Ignite的实现方式 from ignite.engine import Events, Engine ...
Lightning 让带有 logger 的集成变得非常简单,只要在 LightningModule 中调用 log() 方法,系统就会将已记录的数量发送到用户选择的 logger 上。默认使用 Tensorboard,但是你也可以选择其他支持的 logger。 def training_step(self, batch, batch_idx):self.log('my_metric', x) ...
Batch size一般会对模型的训练结果有影响i,一般越大的batch size模型训练的结果会越好,有时候,我们不知道自己的模型在当前机器上最多能用多大的batch size,,这时候通过Lightning Trainer的这个flag就可以帮助我们找到最大的batch size。 model = ... # 设置为True,Trainer就会依次尝试用2的幂次方的batch size,直到...